首先，要区分照度和亮度，照度是一个客观的量，亮度是一个主观的量，不同的人看相同照度的物体所感受到的亮度是不一样的。对于照度线性变化的物体，人眼感受到的亮度不是线性的。人眼对于低照度的物体更敏感，这意味着对于照度为2、3、4的三个物体，人眼能够区分，而对于照度为222、223、224的三个物体，人眼不能区分。
视频通话是微信的基础功能之一，在实际应用中受光照条件及视频采集设备能力所限，视频发暗是影响主观体验的重要因素。我们尝试改进这个问题，欢迎留言交流:) 该项工作的主要成果发表在ISCAS 2017国际会议上。（"Low-Lighting Video Enhancement Using Constrained Spatial-Temporal Model for Real-Time Mobile Communication", ISCAS, pp：595-598, Baltimore, MD, USA, 201
本文针对低照度视频序列，为了增强视频图像的主观视觉质量，设计了正则化的最优化框架（其中包含：亮度增强代价函数，对比度增强代价函数和亮度一致性代价函数），并给出满足实时应用需求的求解方式。该算法具有较低的计算复杂度和极强的鲁棒性，实验证明其大量测试和线上的视频图像的增强效果中没有过度增强和失真增强的差质量样例。相关技术全部为组内自研，已获中国专利授权一项且中稿国际视频编码领域的重要会议文章一篇。
本文介绍的是一种比较实用的低照度图像增强效果很好的方法，Xuan Dong论文《Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video》
// 编者按：AI技术的落地是渐渐地从服务器端、云端落地，逐步到移动端及边缘设备上。这些年随着AI技术的进步，轻量级算法模型开始在移动端实时跑起来，并且移动端算法也在不断进行迭代和完善，而对于实时直播场景，也有越来越多的AI算法落地。ZEGO即构科技提出了一套极轻量级AI算法模型，结合移动端硬件特性，差异化优化前馈推理库，让算法模型、推理库、硬件成为一体，使得视频云转码移动端化成为可能。LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到了即构科技的李凯老师，为我们分享产品架构、移
作者：Chen Chen等 机器之心编译 参与：Pedro、思源 极低照明度下，传统增加亮度的方法会放大噪点和色彩失真。而最近 UIUC 和英特尔的研究者通过全卷积网络处理这一类黑黑的照明度图像，并在抑噪和保真的条件下将它们恢复到正常亮度。这种端到端的方法将为机器赋予强大的夜视能力，且还不需要额外的硬件。 噪声或噪点在成像系统中普遍存在，它会使弱光环境下的成像十分困难。提高 ISO 值可以增加亮度，但同时也会放大噪点。我们虽然可以用缩放或直方图拉伸等后期处理方式来降低前述影响，但这并不能解决光子数低导致的
面对市场上琳琅满目的芯片，科达结合超微光技术的场景特点，提出了六项边缘算力芯片的筛选标准————模型运行评分、工具链有效性、灵活性、成本、非AI功能、TOPS/W。
具备夜视能力的摄像机，可以打破昼夜限制，识别夜间无法辨别的目标，提高夜间工作的能力，目前已落地到安防、交通管理、环保监测、夜景拍摄、户外探险等场景。
在夜间由于视线问题，视野范围大大减少，醉酒驾车、闯红灯问题时有发生，如何减少交通事故的发生，道路监控在这方面有着很大的帮助。但同样的问题，夜晚则是考验监控设备的时候，如何能更清楚的监控道路车辆，对于减少交通事故能够起到很大的帮助。
现有的图像增强数据集都是通过合成或者调整曝光时间得到的，但存在两个问题：①如何确保预先训练的网络可以用于不同设备、不同场景和不同照明条件下收集的图像，而不是构建新的训练数据集。②如何确定用于监督的正常光图像是最好的,因为相对于一张低光照图像，我们可以得到很多的正常光图像。 为了解决上述问题，本文基于信息熵理论和Retinex模型，提出了第一篇基于深度学习的完全自监督做图像增强的论文，本文提出的网络不用成对的数据集，只需要低光照图像（甚至只要一张低光照图像），训练时间为分钟级（minute-level），可以取得实时的性能。该网络将低光照图像分解为反射部分和照度部分，其中反射部分即为增强后的结果。 本文的理论来源：根据信息熵理论，直方图均匀分布的图像熵最大，信息量最大。基于这一点，本文提出了一个假设，即增强后图像最大通道的直方图分布应与直方图均衡化后的低光照图像最大通道的直方图分布一致。有了这一假设，损失函数的设计就不需要正常光图像，不仅保留了增强后图像的真实性，而且包含充足的信息。作者认为，该方法对低亮度图像的获取没有任何依赖,且训练过程完全self-supervised,因此本文提出的方法具有良好的泛化能力,即使预训练的网络对于新的环境结果不是很好,也可以通过重新训练或者微调的方式改善。 基于最大熵的Retinex模型，其理论来源如下，根据Retinex理论，图像可以分解成反射和照度部分，即
低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao 2004
1、A Novel Method to Compensate Variety of Illumination In Face Detection
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
校园安全和周边环境安全是一项长期工作，学校将时刻绷紧校园安全这根弦，注重人防、物防和技防相结合，不断提升安全防护能力，进一步加强师生的日常安全教育，努力营造安全、文明、和谐、有序的校园环境。视频监控是校园安防措施中不可缺少的手段，今天来介绍下校园安防监控摄像头的布控策略。
本文为52CV粉丝cyh投稿，介绍了 ICCV 2023 上的新工作《Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement》。
在增强弱光图像时，许多深度学习算法都是基于Retinex理论的，不过Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。
灰度线性变换， 是一种空域的方法， 直接对每一个像素的灰度值进行操作 假设图像为
近期参加物联网设计大赛也作为明年的毕业设计，和好兄弟花费一个月的业余时间，实现从项目构思设备选型到现在的系统V1.0效果。
ISP（image signal processing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。
随着智能家居的深入拓展，智能窗帘凭借成熟的技术和产品，逐步成为了智能家居家庭中的标配，在家装智能化市场有很高的应用价值。目前智能窗帘的产品主要以电动窗帘产品为主，该产品主要通过电机驱动实现对窗帘的操控，从安装上讲，该产品更适合前装市场，因为需要结合用户户型、门窗大小预留安装空间和电源接口。对于后装市场，往往需要专业人员上门丈量确认是否符合改装要求，大大增加了安装成本，因此目前市场上，出现的小型的窗帘机器人，完美解决的后装市场的这个痛点，使得普通窗帘秒变智能窗帘。
本文介绍改进INDANE算法的低照度图像增强改进算法（AINDANE算法），《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》
Retinex模型是微光图像增强的有效工具。假设观测图像可以分解为反射率和光照。大多数现有的基于retinx的方法都为这种高度病态分解精心设计了手工制作的约束条件和参数，当应用于各种场景时，可能会受到模型容量的限制。在本文中，我们收集了一个包含低/正常光图像对的低光数据集(LOL)，并提出了在该数据集上学习的深度视网膜网络，包括用于分解的解分解网和用于光照调整的增强网。在解压网络的训练过程中，分解的反射率和光照没有ground truth。该网络仅在关键约束条件下学习，包括成对低/正常光图像共享的一致反射率和光照的平滑度。在分解的基础上，通过增强网络对光照进行亮度增强，联合去噪时对反射率进行去噪操作。Retinex-Net是端到端可训练的，因此学习的分解本质上有利于亮度调整。大量实验表明，该方法不仅在弱光增强方面具有良好的视觉效果，而且能很好地表征图像的分解。
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。光源是机器视觉获取图像的基础，通过对光源的改进与设计可以高效的提取出所需目标信息，极大地提高图像处理和识别的效率，提高系统测量精度和可靠性；反之，光源的错误使用则会造成图像处理复杂度提高，系统效率低下。
机器视觉系统中，镜头作为机器的眼睛，其主要作用是将目标物体的图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏器件上。数据系统所处理的所有图像信息均需要通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。
传统的豆芽生长设备，只是完成豆芽的生长过程。相对于其他市面上的自动豆芽生长器，它只是简单的进行循环浇水，保持湿度，保持恒温。然后用遮光布遮光，持续到豆芽长成豆苗。对于豆芽的生长健康状态从不关心。并且如果豆芽死了。它也没有任何反馈。就只能重新种植。本设计豆芽生长状态分析仪主要是跟踪豆芽生长的全过程。可以随时观察豆芽的生长因素参数。将温度，湿度，co2，照度实时进行采集。并绘画成生长曲线。我们将和正常曲线进行对比。如果曲线出现偏差，进行及时报警提醒没有任何状态监控。在生长过程中，如果出现豆芽生长环境因素恶劣情况，经进行报警提醒。同时此仪器可以通过网络告知大家豆芽此刻处于生长阶段的哪个阶段，比如幼苗期，萌芽期等。所以不需要人实时去观察豆芽处于哪个生长阶段。
虽然大华和海康威视是市场领导者，但尚未确定哪个品牌占据榜首，所以，让我们开始揭开无可争议的监控闭路电视摄像机之王。
本文继上一篇 CVPR 2020 论文大盘点-去雨去雾去模糊篇 之后，继续盘点CVPR 2020 中低层图像处理技术，本篇聚焦于图像视频的增强与恢复，含如下四个方向：
一方面，光伏（PV）系统在建筑环境中的渗透率越来越高，另一方面，电力消耗的随机性日益增加，例如电动汽车（EV），因而，准确预测变得更加重要和更具挑战。 本文重点介绍了以下两个方面：
摄像机应该如何选型？ 数据中心视频监控如何做到“无死角覆盖”？ 面对未来对视频进行结构化分析的需求，以及从事后被动响应转向事前主动发现的趋势，我们应该如何提前在视频监控建设阶段就做好布局？ 本文将从设备选型与布局、组网架构与资源计算两个方面，为您揭晓“腾讯是如何编织数据中心视频监控网络”的。 备注：即使GB50314-2015《智能建筑设计标准》，GB50348-2018《安全防范工程技术标准》，以及GB 50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》给出了一定的指导。但在实际执行时，仍然面临摄像
在网上购买地毯或布料时，你希望能说出它在现实生活中的样子吗？感谢麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和法国Inria Sophia Antipolis的研究人员，你距离能够体验到这一点只有一步之遥。
偶然见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局步颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。
------ 2021.01.29 深圳
ACR3L2DM_1 是主动空腔辐射计辐照度监测仪（ACRIM）III 2 级日均值数据第 1 版产品，由 ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照度组成。日均值由每天的快门周期结果得出。ACR3L2DM_1是一个数据集，包含主动空腔辐射计辐照度监测仪的数据。这个数据集可以用于研究辐照度的变化和分析，也可以用于开发辐射计监测系统和算法。ACR3L2DM_1数据集可能包含不同时间段的辐射度监测数据，可以通过对数据集的分析和处理来得出辐照度的相关信息和趋势。
ACRIM III Level 2 Shutter Cycle Data V001
代码说明：使用IIC模拟时序驱动，IIC时序代码与BH1750代码都采用模块化编程，代码清晰，注释完整，方便移植到其他平台，采集的光照度比较灵敏. 合成的光照度返回值范围是 0~255。 0表示全黑 255表示很亮。
在光度学中是没有“光强”这样一个概念的。常用的光学量概念有发光强度、光照度、光出射度和光亮度。“光强”只是一个通俗的说法，很难说对应哪一个光度学概念。以上所说的几个概念都是有严格的物理定义的： 发光强度：光源在单位立体角内发出的光通量，单位是坎德拉，即每球面度1流明。 光照度：被照明面单位面积上得到的光通量，单位是勒克斯，即每平方米1流明。 光出射度：光源单位面积上发出的光通量，单位与光照度相同。 光亮度：单位面积上沿法线方向的发光强度，或称单位面积在其法线方向上单位立体角内发出的光通量，单位是尼特，即每平方米每球面度1流明。 由于发光强度、光亮度与方向有关，容易推导出：各个方向上光亮度相同的光源其发光强度是方向的余弦函数，在法线方向上发光强度最大，称为余弦辐射体，也叫朗伯光源。各个方向上发光强度都相等的光源其光亮度就是不等的。 发光强度、光出射度和光亮度都是表示光源的发光的发光特性的。楼上所说考虑太阳到地球距离的平方是将太阳当成点光源，利用地面上的照度计算太阳的发光强度。而把太阳朝向地球的这一面作为一个面光源，再除以这个面积就是太阳在与地球连线方向的光亮度。当然这与太阳直接发光的发光强度或光亮度相比是有下降的，因为太阳光经过大气还要衰减的。 这些光学量都用到光通量，光通量是与辐射能通量相对应的光学量，因为光是一种电磁辐射。不同波长的电磁波1瓦的辐射能通量所相当的光通量是不一样的，换算到光通量要考虑人眼的光谱灵敏度曲线，即人眼对不同波长同样的辐射能通量所感受到的光是不一样的，如红外光、微波、紫外光等人眼是看不见的，而400nm到760nm波长的可见光是人眼能看得见的。 在物理光学中也提到“光强”，是用麦克斯韦方程组解出光的电矢量，电场强度的平方就是物理光学中的光强，主要用于计算干涉、衍射效应得到的图形。 在光学各相关学科中光强度是一个比较含糊的概念，不同的分支有不同的说法，有的等同于发光强度，有的等同于光照度，有的等同于光亮度。而光度学中这几个概念是有严格的物理意义的。 由于地面上的照度是由天空及地球上整个环境包括天空各部分的亮度、地面上其他反射体反射、散射而得到的光亮度综合产生的照度，所以难以用一个直接的公式进行计算。不过可以借助成像光学系统来实现您的想法，可以用一个照相物镜，或者简单点用一个放大镜也行，将某一部分光源例如天空或别的什么成像于像面上，将照度计置于像面测得照度E，则E＝1/4πKL(D/f’)2。公式中的2是平方，应该是上标的，这里打不出来。K是光学系统的透过率，L就是你要求的亮度，D是你的成像系统的通光口径，f’是成像系统的焦距。如果是照相物镜，D/f’就是光圈数的倒数。利用这个公式就可以从照度换算到亮度。这个公式用于计算对无穷远成像时像面的照度或已知照度反过来求无穷远物的亮度。
V={0,1,2}时，D4=无穷大，D8=无穷大，Dm=无穷大；V={2,3,4}时，D4=无穷大，D8=4，Dm=5。
Note 10+ 一个16M超广角镜头，12M的广角镜头， 12MP 长焦相机，一个DepthVision camera。
基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和亮度以一种互相增强的方式感知，来实现基于retinex的图像增强。本文设计了两个“逐点式”(即1*1的滤波器)的卷积神经网络分别用于建模环境光和图像噪声的统计规律，并利用它们作为约束来处理共同学习的过程，两个模型渐进地处理直到获得稳定的结果。网络结果图如下：
潜在应用：由于外界环境影响，导致图像成像效果不尽人意，从而影响后续对视频图像的处理。
之所以写这篇文章，原因有两个。 一是：有个师弟跟我说我发布的文章都偏向于工作者，能不能写一些大学生能用到的东西，我想了一下，确实是，我写的文章大多是我在工作中总结出来的心得，对于初学者来说确实有点难以理解。 二是：我觉得这个光照传感器很多大学生都能用到，但是网上的教程虽多却也不一定能够帮助大家深入了解这款传感器。大家更多的是看完攻略之后能够驱动，但是其实并不了解它的工作原理，想要在光照传感器的基础上增加别的功能也无从下手。 所以，我觉得我还是有必要写一篇更加详细更加深入的攻略来帮助大家理解。我觉得能驱动一个芯片和会驱动一个芯片是不一样的，如果你学会了如何去驱动一个芯片，那么换了别的类似的芯片你也能够得举一反三。不然的话你每次换一个芯片都只能去找人家写好的代码。 好了，废话不多说了，BH1750的讲解马上开始。（注：请一定要从头到尾看下去，粗略看一下也行，因为内容是环环相扣的，一直看，一直爽！！！） 我再多说一句，就一句，真的，接下来我讲的所有代码以及相关的所有文件都可以免费发给你们，链接在文章底部，自己去下载吧。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说BH1750光照传感器超详细攻略(从原理到代码讲解，看完你就懂了),希望能够帮助大家进步!!!
phong光照模型，没有遵循能量守恒，对光照的反应看起来并不真实，PBR是对phong光照模型的一次革命性升级，但是最基本的概念并没有变，都是要计算 反射、漫反射、环境光，只是计算的精确度更高
答： 从光学原理来讲焦距就是从焦点到透镜中心的距离。即焦距长度。如"f=8-24mm，"，就是指镜头的焦距长度为8-24mm。
偶然在IPOL见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局部颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。论文地址为：http://www.ipol.im/pub/art/2011/gl_lcc/ 。IPOL是一个非常好的学习数字图像处理的网站，上面的论文都是提供配套源码的，如果平时在数字图像处理方面想找一些Idea，不妨上去看看。
使用UDP通信协议，创建虚拟路灯。具备多个虚拟路灯的终端，一个UDP Server服务器，通过UDP通信协议将设备相连，并实现虚拟路灯上的数据向服务端的传输、以及服务端可对虚拟路灯终端设备进行远程控制灯的开关。
我们知道，通常的成像系统的动态范围远远小于真实世界场景的动态范围，这使得我们很难去拍摄并还原真实的场景。
代码说明：使用IIC模拟时序驱动，方便移植到其他平台，采集的光照度比较灵敏. 合成的光照度返回值范围是 0~255。 0表示全黑 255表示很亮。
今天分享一篇2003年的低照度图像增强论文《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》，论文地址为：https://domino.mpi-inf.mpg.de/intranet/ag4/ag4publ.nsf/0/53A4B81D590A3EEAC1256CFD003CE441/$file/logmap.pdf。
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