GLG分组用于图像增强,对比于传统具有自动,在效果上也有很大的增强。
2022-09-21 20:29:15 865KB GLG 图像对比度 增强
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代码可运行 直接输入图片转成自己想要的输出如IMG和对应的XML。 遇到BUG可联系本人进行调试,最重要的是要修改自己的路径就可以完成任务,若果想大量增加数据 则在运行时把循环次数进行修改。原博客https://blog.csdn.net/wilbur520/article/details/107760805
2022-09-21 17:05:08 13KB m mosaic数据增强 代码可运行 xml
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在从图像源到终端显示的过程中,电路噪声、传输损耗等会造成图像质量下降,为了改善显示器的视觉效果,常常需要进行图像增强处理。图像增强处理有很强的针对性,没有统一的*价标准,从一般的图片、视频欣赏角度来说,滤除噪声、扩展对比度、锐化以及色彩增强等处理能显著提升视觉效果。   这里设计一个基于FPGA的实时视频图像处理系统,包含增强对比度扩展和色饱和度两种处理方法,相比于DSP和ASIC方案来说,FPGA在性能和灵活性方面具有优势,应用FPGA设计视频通信系统更普遍。   1 原理和算法   图像增强处理可以在频域和空间域进行,典型的频域方法如直方图增强处理,适合于软件系统实现;而硬件系统更适
2022-09-19 09:43:28 738KB 基于FPGA的彩色图像增强系统
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基于局部特征和二维 PDF 修正的图像增强算法
2022-09-07 14:07:01 478KB
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基于局部特征和二维 PDF 修正的图像增强算法
2022-09-07 14:07:00 443KB
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一款独特新颖的图像增强软件,AVCLabs Photo Enhancer AI官方版通过利用人工智能技术将图像进行处理,可以完善图片的各个方面,AVCLabs Photo Enhancer AI最新版还可以对图形进行裁剪、拼接等操作。 功能介绍 1、AVCLabs Photo Enhancer AI最新版可以自动增强照片颜色、对比度和质量 2、将旧的、模糊的或低质量的照片制作成高清晰度和清晰度 3、在不损失质量的情况下提高图像分辨率 4、放大/放大照片尺寸而不会降低质量 5、使用AI图像处理缩放照片
2022-09-06 15:00:53 95.7MB 模糊图片变清晰
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以上7段代码关于retinex图像增强的方法,请大家多多指教。
2022-09-04 15:55:28 4KB retinex
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来自这个up主 [哔哩哔哩链接](https://www.bilibili.com/video/BV1kR4y1T766?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=3eb1e94bec3243e1dc7fb196cc3df9b1) [他的github链接](https://github.com/Fafa-DL/Image-Augmentation)
2022-08-28 21:06:00 130.12MB 深度学习 数据集
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来自这个up主,过了几个月用结果忘记用户名和密码了,这里做个csdn博客备份,下载没要积分的,**大家记得进b站给这个up一键三连,毕竟是白嫖的软件。** [哔哩哔哩链接](https://www.bilibili.com/video/BV1kR4y1T766?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=3eb1e94bec3243e1dc7fb196cc3df9b1) [使用方法](https://www.bilibili.com/video/BV1gZ4y1C7Ex?vd_source=3eb1e94bec3243e1dc7fb196cc3df9b1) [他的github链接](https://github.com/Fafa-DL/Image-Augmentation) 用户名:啥都会一点的研究生 密码: 66668888 注意:如果出现选择了图片和json增强,为什么没有生成新的图片,只生成了新的json,则需要保证你的路径没有中文 [csdn零积分下载](https://download.csdn.net/do
2022-08-28 21:05:59 130.12MB 图像增强 数据扩展
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具有半解耦分解的微光图像增强 该算法在MATLAB的“”中的实现。 IEEE多媒体交易。 1引言 弱光图像增强对于高质量图像显示和其他视觉应用很重要。 这是一项艰巨的任务,因为增强功能有望改善图像的可见性,同时又保持其视觉自然感。 尽管基于Retinex的方法已被公认为是此任务的代表技术,但它们仍然存在一些局限性。 首先,仍然可以将各种工件引入一些增强的结果中。 其次,尽管可以使用多种先验信息来解决第一个问题,但它需要仔细地将先验模型建模到正则化项中,并且往往会使优化过程更加复杂。 在本文中,我们提出了高斯总方差,并将其用作正则化项来构建我们的Retinex分解模型,该模型以半解耦的方式逐步细化分解的层。 在几个公共数据集上进行了定性和定量实验,以评估我们的方法。 结果表明,我们的方法可以同时产生具有较高可见度和可接受的视觉质量的图像,在一些客观和主观的评估指标方面,它优于其他最新的低光增
2022-08-24 16:36:27 20.34MB MATLAB
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