计算机视觉入门项目之图像分割、图像增强等多个图像处理算法的复现python源码+代码详细注释+项目说明.zip 【图像分割程序】 图像分割的各种经典算法的复现，包括： 阈值分割类：最大类间方差法(大津法OTSU)、最大熵分割法、迭代阈值分割法 边缘检测类：Canny算子边缘检测 马尔可夫随机场 其中，文件名后带zixie的程序文件都是根据论文的算法复现结果 不带后缀的是从github上fork来的参考代码，多为直接调用OpenCV库函数，效率很高，用来与复现代码在实现效果与耗时上进行对比 lena.png是程序测试用例 使用时注意更改读取图片的路径 详情请见图像分割图像增强文件夹内详细介绍！！ (包括算法原理及实现效果) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

原文章及作者github分享的代码，做算法比较的时候还是用原作者的代码会比较好一点

3D内窥镜图像增强算法研究

本文分别从提高红外图像对比度、抑制噪声、增强红外图像彩色对比度这三 个角度研究了红外弱小目标图像的增强方法。文章介绍了红外图像增强的基本概 念和图像增强的效果评价，究了红外图像的成像机理和特点。首先分析了红外弱小目标图像噪声成因和目标成像特点，在抑制噪声方面重点分析比较了平滑滤波和中值滤波的优缺点，然后分析和研究了常用的基于直方图的方法、灰度变换、空间滤波以及基于数学形态学的弱小目标图像增强算法。最后本文研究了红外弱小目标图像的伪彩色增强，实验结果表明增强后的图像改善了视觉效果，提高了对比度。

使用对数交换进行图像增强 使用直方图进行图像增强 使用均衡直方图进行图像增强 使用阈值进行图像增强 使用指数交换进行图像增强

A-MULTI-EXPOSURE-IMAGE-FUSION-BASED-ON-THE-ADAPTIVE-WEIGHTS

亮度和对比度调整的内窥镜图像增强技术

实现了低对比度图像的直方图均衡化处理，提高了图像的对比度和显示效果。适合数字图像处理领域。

基于自适应Sigmoid型函数图像增强代码复现

信息网 通过提出的MIRNet架构的Tensorflow实现，。 Lanuch笔记本： Wandb日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/mirnet MIRNet的TFLite变体： : 。 Tensorflow Hub上的TFLite模型： ://tfhub.dev/sayakpaul/lite-model/mirnet-fixed/dr/1 。 MIRNet的Tensorflow JS变体： : 。 预先训练的体重 在128x128补丁程序上进行了训练： ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTRKKGxtqyYDpTv7T3jOW6aVAL/view usp = sharing 已针对256x256补丁进行了培训： https ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTR