利用matlab编写的图像平滑锐化程序，包括：'均值滤波','中值滤波','罗伯特梯度','Prewitt算法','Sobel梯度','Laplace算子','Laplace算子扩展模板','方向算子'

为了提高低照度图像的清晰度和避免颜色失真,提出了基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的低照度图像增强算法,以改善图像质量。首先根据Retinex模型合成训练数据,将原始图像从RGB (red-green-blue)颜色空间变换到HSI (hue-saturation-intensity)颜色空间,然后结合注意力机制和CNN构建A-Unet模型以增强亮度分量,最后将图像从HSI颜色空间变换到RGB颜色空间,得到增强图像。实验结果表明,所提算法可以有效改善图像质量,提高图像的清晰度,避免颜色失真,在合成低照度图像和真实低照度图像的实验中均能取得较好的效果,主观和客观评价指标均优于对比算法。

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需要安装Matlab，主要是图像的饱和度增强，可以自己改程序。

批量进行图像数据增强的四种方式——随机任意角度(0~360度)旋转、随意剪切、颜色抖动、高斯噪声处理、

在梯度域的图像直方图增强，本文主要是灰度图像的代码

深度学习中图像数据的增强处理，包括图像旋转、平移、上下左右翻转、添加噪音等

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