快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法,用于解决一些常见任务,例如除雾,去噪,水下去除,低照度增强,特性,平滑等。 请注意,此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成,这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除,其zip文件在此处可用: 。 OptimizedContrastEnhance-已删除,其zip文件位于此处: 。 将不推荐使用,其zip文件位于此处: HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除,其zip文件在此处可用: ALTMRetinex-已删除,其zip文件在此处可用:
2023-01-15 20:44:49 326.67MB matlab image-processing video-processing java-8
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照度CMOS图像传感器技术论文
2022-12-20 09:27:46 1024KB 论文
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内窥镜照度智能调节算法研究-叶尔江·哈力木
2022-12-07 15:02:44 327KB 内窥镜照度智能调节算法
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精密加工领域的照明质量对人的主观视觉感受和工作绩效具有重要影响,所以照度均匀度的有效评定具有重要意义。针对照度均匀度评定这一非线性优化问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的照度均匀度评定方法。在详细阐述算法的基本原理和实现步骤的前提下,给出了其优化目标函数及算法的适应度函数,并对算法实行了可行性和准确性验证。对照度均匀度函数进行仿真实验的结果表明,该方法不但提高了计算精度,而且降低了局部收敛的可能。
2022-10-22 18:48:42 630KB 论文研究
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Konnic Minolta T-10 照度计通信协议
2022-08-27 11:23:16 102KB T-10 照度计通信协议
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ErgoLux 该软件可从柯尼卡美能达的照度计T-10A读取多点测量数据。 在.NET 5中使用C#(WinForms)构建。 版权所有:copyright:2021,由Arthurits Ltd.版权所有。不允许将其用于商业用途或利润用途。 仅提供此软件供个人和非牟利使用。 赞助这个项目! 下载最新版本: 外部依赖 该项目使用来自以下Git的控件和例程:
2022-08-27 11:22:44 75KB csharp winforms ergonomics illuminance
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暗通道matlab代码低照度图像增强上的出版物 关于低照度图像增强的出版物合集 1图像质量指标 PSNR(峰值信噪比)[论文] [matlab代码] [python代码] SSIM(结构相似性)[论文] [matlab代码] [python代码] VIF(视觉质量)[纸张] [代码] FSIM(功能相似性)[论文] [代码] NIQE(自然度图像质量评估器)[论文] [matlab代码] [python代码] 2数据集 bmvc2018 [] [] 3篇论文 2020年 通过边缘增强型多重曝光融合网络(AAAI 2020)实现EEMEFN微光图像增强[论文] [代码] 科莫尔·穆里亚(Komal Mourya)等。学习在黑暗中观看的技术:一项调查[] [代码] [网络] 2019年 使用深度照明估计的曝光不足照片增强(CVPR 2019)[] [代码] 江海洋,郑银强,学习在黑暗中看运动物体(ICCV2019)[] [代码] [网络] 陈晨,陈启峰,敏敏,弗拉德·科顿,在黑暗中看见运动(ICCV2019)[] [code] [web] 2018年 用于弱光增强的深度Retinex分解[
2022-08-19 15:15:18 2KB 系统开源
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资源包含文件:设计报告word+源码 对上述低照度图像进行灰度化,计算并显示以上低照度图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图; 对以上低照度图像分别进行直方图均衡化和同态滤波操作,并对两种算法的最终结果进行对比; 利用Matlab进行编程,核心算法需独立实现,代码注释不少于40%; 计算并显示灰度直方图my_imhist 实现步骤: 调用MATLAB库函数rgb2gray将图像灰度化 调用自己实现的my_imhist统计每种灰度值出现的次数,并返回概率质量函数 调用MATLAB的库函数bar进行绘制 详细介绍参考:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124670113
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。
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不同环境照度下手机屏幕亮度最优参数研究,李宏汀,张艳霞,已有研究表明:环境照度、计算机显示器的屏幕亮度和对比度会影响用户的任务操作绩效。本研究采用视觉搜索任务,从行为绩效、主观
2022-05-16 13:44:51 363KB 首发论文
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