零DCE
零参考深曲线估计的Pytorch实施以实现低光图像增强（ ）。
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结果
嘈杂结果示例
引文
@article{2001.06826,
Author = {Chunle Guo and Chongyi Li and Jichang Guo and Chen Change Loy and Junhui Hou and Sam Kwong and Runmin Cong},
Title = {Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement},
Year = {2020},
Eprint = {arXiv:2001
2022-05-19 19:40:24
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为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。
2022-05-19 16:58:58
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图像处理算法，增加图像的对比度。 该文件可以在这里找到： 您必须使用的函数是 BEASF.m，其他的都是辅助函数。 http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=6808563&url=http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6808563 如果你觉得我的算法有用，请给它评分。 如果您发现问题，您可以给我发电子邮件或发表评论，以便我可以解决它。
如果您发现算法存在问题，请告诉我，以便我尝试修复它。
谢谢你。
2022-05-19 14:01:14
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针对实验图像光照不均、对比度低、噪声大等特点，提出一种基于非抽样contourlet变换的图像非线性增强算法．首先对原图进行非抽样contourlet变换，分解为低频和高频子带；然后对低频子图进行自适应直方图处理，以增强像素的对比度，对高频系数采用分层阈值处理和分段非线性变换；最后将其反变换得到增强的图像．仿真实验结果表明：此算法不仅增强效果好，鲁棒性强，而且具有较大的实用价值．
2022-05-18 18:24:52
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提出了一种基于小波变换和直方图均衡相结合的图像增强方法，该方法既能增强图像对比度，又能有效抑制噪声，突出图像细节信息。实验分析表明：该方法可以使图像的清晰度得到很大改善。
2022-05-18 10:14:10
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用于图像融合/图像去噪/图像增强的数据集以及使用平均法和最大值法进行图像融合的两个 MATLAB 文件
2022-05-12 17:44:13
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