细节增强的matlab代码杰曼增强滤镜 基于Jerman的3D和2D Hessian管状（容器/容器）和球形（斑点/斑点）增强滤镜。 MATLAB代码是接下来的两个期刊出版物的实现： 和一份会议论文（更多详细信息，请参阅期刊出版物[1]）： 该代码基于Dirk-Jan Kroon对Frangi的容器过滤器的实现。 （） 尖端： 确保感兴趣的对象在图像/体积中具有最高（如果与背景相比较亮）或最低（如果与背景相比较暗）强度。 适当缩放/归一化图像。 3D方法包含一个c代码文件，需要使用“ mex eig3volume.c”进行编译。 （有关更多信息，请访问：） 阈值滤波器响应以消除任何残留的增强噪声 内容： 血管/管状结构的2D增强： vesselness2D.m-主要功能 example_vesselness2D.m-应用于2D视网膜脉管系统的滤镜 fundus2D.png-示例图片 血管/管状结构的3D增强： vesselness3D.m-主要功能 eig3volume.c-特征值的快速计算 example_vesselness3D.m-应用于3D脑血管的过滤器 volume.mat-

Easy Panel 通道蒙板管理 图像锐化 细节增强 PS插件

细节增强的matlab代码预训练的EfficientDet-D0网络用于物体检测 该存储库为MATLAB:registered:提供了预训练的EfficientDet-D0 [1]对象检测网络。 要求 MATLAB:registered:R2021a或更高版本 深度学习工具箱:trade_mark: 计算机视觉工具箱:trade_mark: 适用于ONNX Model Format:trade_mark:支持包的深度学习工具箱转换器 概述 该存储库提供经过训练可检测不同物体类别（包括人，汽车，交通信号灯等）的EfficientDet-D0网络。该预训练模型使用COCO 2017 [3]数据集进行训练，该数据集具有80个不同的物体类别。 EfficientDet-D0很大程度上遵循一级对象检测器范例，并使用预定义的锚点来检测对象。 借助通过快速归一化增强的加权双向特征金字塔网络，它利用了来自不同级别骨干网络的便捷，快速的多尺度特征融合。 入门 将此存储库下载或克隆到您的计算机，然后在MATLAB:registered:中打开它。 设置 将路径添加到源目录。 addpath('src'); 下载预训练的网络 使用下面的帮助程序来下载预训练的网络。 model = helper.downloadPretrainedEff

细节增强的matlab代码MoDE：多目标数据嵌入 该存储库包含2020年在国际数据挖掘会议（ICDM）上发表的论文“不确定的距离信息下的可解释性数据嵌入”的代码和结果。 在下面，您可能会看到MoDE迭代的漂亮可视化效果，显示了知名数据集算法的收敛性。 要了解在数据可视化中使用MoDE的优势，您可以观看会议演示： 细节 多目标数据嵌入（ MoDE ）是一种2D数据嵌入，可高保真地捕获数据关系的多个方面： 相关性 距离，以及 订单或重要性排名。 MoDE的独特之处在于，它不需要像大多数可视化技术一样在对象之间精确的距离。 我们可以给出对象之间的上下限范围，这意味着MoDE可以有效地可视化压缩或不确定的数据！ 此外，此嵌入方法可增强解释性，因为： 它在结果嵌入中合并了数据样本的等级或分数（如果数据集中存在这样的等级），并通过将具有较高分数的点以更高的角度放置在2D中，提供了可解释的数据嵌入。 嵌入通常会导致数据的“半月形”可视化。 因此，用户通常会看到类似的数据可视化效果，因此更容易理解和解释。 对于许多其他技术，不仅每个数据集都提供不同的可视化结果，而且可视化方法的不同运行可能会给出不同

细节增强的matlab代码循环除雾：增强的CycleGAN，用于单图像除雾 该存储库是我们针对的项目。 发表在CVPR 2018 Workshop。 如果对您的研究有所帮助，请引用我们的论文。 @inproceedings{engin2018cycle, title={Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing}, author={Engin, Deniz and Gen{ \c {c}}, An{ \i }l and Ekenel, Haz{ \i }m Kemal}, booktitle={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops}, year={2018} } 模型架构 先决条件 TensorFlow 1.4.1或更高版本 的Python 3 的MATLAB 我们的代码已在带有Titan X GPU的Ubuntu 16.04环境下进行了测试。 演示版 测试Track 1的模型：室内 sh de

数字细节增强，很好的处理图像，首先利用双边滤波将图像分成基础层和细节层，然后再分别进行不同的处理matlab code for 2016 HDR infrared images detail enhancement based on local edge preserving filter matlab code for 2016 HDR infrared images detail enhancement based on local edge preserving filter

暗通道去雾matlab源代码脱氢表雄酮 概括 这是雾度消除算法的MATLAB源代码，该雾度消除算法使用简单的图像增强技术（例如细节增强，伽玛校正和单比例图像融合）对模糊的输入图像进行除雾。 计算流程如下： 输入图像->细节增强->伽玛校正->暗通道基于先验的权重图计算。 ->单比例图像融合->后处理->输出图像 该源代码包括所有计算步骤，但由于版权限制，自适应音调重新映射后处理除外。 运行代码 在MATLAB R2019a中执行文件mIFDH_demo.m可以并排查看模糊的结果。 定性结果 注意：通过执行此源代码获得的结果与此处显示的定性结果不同。 原因是排除了自适应音调重映射后处理。 参考 在任何与使用源代码有关的出版物中，请引用以下参考文献：

细节增强的matlab代码单图像除雾Python 本文的python实现：“具有边界约束和上下文正则化的有效图像去雾” 结果 安装和运行测试 方法1 pip install image_dehazer 用法： $ import image_dehazer # Load the library $ HazeImg = cv2.imread('image_path') # read input image -- (**must be a color image**) $ HazeCorrectedImg = image_dehazer.remove_haze(HazeImg) # Remove Haze $ cv2.imshow('input image', HazeImg); # display the original hazy image $ cv2.imshow('enhanced_image', HazeCorrectedImg); # display the result $ cv2.waitKey(0) # ho

细节增强的matlab代码使用HDRNet进行运动去模糊 Anmol Parande和Dominic Carrano的EECS225B最终项目 查看结果 抽象的 是一个神经网络，它使用双边网格系数来执行实时校正（例如对比度增强和亮度调节），以极大地提高在手机上拍摄的图像的质量。 但是，最初开发该系统时，运动模糊的问题（手机摄影中最常见的问题之一）并未得到解决。 鉴于HDRNet在其他任务上的成功，我们研究了几种将其扩展到运动去模糊的方法，这将为手机图像增强提供统一的框架。 但是，即使进行了广泛的修改（例如使用残差块），HDRNet的双边网格模型也无法恢复发生不均匀运动模糊时丢失的细节。 资料产生 我们所有的模型都接受了来自的大约1000张图像的训练。 它们是通过blur_data.py脚本生成的。 该脚本使用描述的过程，其中针对每个图像生成一个随机运动流。 每个流向量为相应的像素定义一个模糊核，然后将其应用于图像。 usage: blur_data.py [-h] --data-dir OUTPUT_DIR -n N 训练 使用Google Colab上的train.ipynb对模型进