低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao...2004 一种简单快速有效的低照度图像增强方法 2004年Tao的一篇论文，《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement...of Color Images 》处理低照度图像效果不错，相比直方图均衡化的效果颜色恢复比较好 算法步骤 灰度图像线性增强 RGB颜色空间中的彩色图像转换为灰度图像，并且将图像进行归一化，得到归一化后的...I(x,y)做卷积运算，卷积的结果包含了图像相邻像素的亮度信息。...色彩恢复 线性颜色恢复图像，得到增强彩色图像。色彩恢复公式如下： Rj(x,y)=I(x,y)Ij(x,y)∗λ λ调整三种波段的色调，本文的λ取值为1，结果同样很好。
⚡ AISP之突破黑暗：低照度图像增强(LLIE) ⚡ 低照度图像增强（LLIE）的目的是改善在光照不足的环境中拍摄的图像的感知或可解释性。...1️⃣ 如何评估低质量图像 2️⃣ 低照度图像增强方法 3️⃣ **DN-ZeroDCE 模型** 4️⃣ 模型性能评估 5️⃣ **全自动工作流程** Thank you 1️⃣ 如何评估低质量图像...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： 左图 — 原始图像，右图 — 弱光增强 在进入低光图像增强过程之前，首先要确定低光图像的问题或原因是什么。...低光照条件的原因可能是： （1）光源不足或缺失 （2）背光、阴影造成的照度不均匀 （3）相机配置不正确，以及光电传感器在捕捉全范围光线和颜色（或曝光不足的图像）方面的局限性 低光图像示例 首先，我们需要量化什么是...很明显，CDF是自动检测低光图像的更有效的输入特征。 2️⃣ 低照度图像增强方法 直方图均衡方法：这是计算机图像处理中的一种技术，它通过分散强度值来提高图像的全局对比度，从而实现更平衡的像素强度分布。
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...》 概述 低光照图像取反（255 - 低光照图像），和有雾图像存在一些共性，比如在天空或者遥远的背景这些地方，亮度值都是很高的，但在近景的 RGB 三通道中至少有一个亮度值很低。...作者提出直接用去雾算法对低光照图像的反转图像处理，去雾结果再取反得到低照度增强结果。...低照度图像增强算法 大气散射模型 大多透雾算法基于大气散射模型，模型如下： I (x) = J (x)t(x) + A(1 − t(x)) 其中，I(x)表示含雾图，J(x)表示无雾图，A表示大气光模型...暗通道先验知识： 在大部分无雾图像的无天空区域，像素中至少存在一个颜色通道存在很低非常低的亮度值。这个最低的亮度值几乎等同于0。
前言 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...原理 首先论文第一个重要的公式是： 其中代表每个像素的显示亮度，代表原图像亮度，是原图像亮度的最大值。 第二个重要的公式是： 这就是高中学过的换底公式了。...请持续关注本公众号吧，我决心会在图像算法优化上下很大的功夫，希望和大家一起进步。
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...同样是一个非线性gamma映射曲线 Y_{n}^{'}=\frac{(Y_{n}^{(0.75z+0.25)}+(1-Y_{n})*0.4*(1-z)+Y_{n}^{(2-z)})}{2} 其中，改进项是z受图像统计数据影响对不同照度图像有不同处理...Y的累计直方图到1%像素总数时的灰阶值，如果Y很亮，90%的像素值都大于150，则Z=1，则Y_{n}^{'}=Y_{n}，相当不处理，优化了正常照度过度提亮的问题。...统计图像数据对亮度调节和对比度增强两个模块进行分别优化，达到算法应用普适化的效果，即对正常照度对比度好的图像微处理。...这样，图像的的对比度和细节都能得到有效的提升，同时图像的动态范围也有得到有效的压缩。
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。...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 ? 根据贝叶斯公式，可得： ?...这个损失函数意味着反射率的最大通道应该与直方图均衡后低光图像的最大通道一致，并且具有最大的熵。 照度图的一个基本假设是局部一致性和结构感知。即纹理细节平滑，同时还能保持整体结构的边界。...(GMG), LOE, NIQE,PSNR, SSIM）对增强后的结果进行了验证，也做了时间上的比较，结果如下： ?
https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70158835 SSIM的全称为structural similarity index...而如果两幅图像是压缩前和压缩后的图像，那么SSIM算法就可以用来评估压缩后的图像质量。 SSIM如何表征相似性： 先给出一组公式： ?...uX、uY分别表示图像X和Y的均值，σX、σY分别表示图像X和Y的标准差，σX*σX、σY*σY（实在打不出上标啊，理解万岁）分别表示图像X和Y的方差。σXY代表图像X和Y协方差。...通常取C1=(K1*L)^2, C2=(K2*L)^2, C3=C2/2, 一般地K1=0.01, K2=0.03, L=255（ 是像素值的动态范围，一般都取为255） 最后的SSIM指数为：...下面的链接我们将用一个简单的程序实现SSIM算法，并作出对比实验： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70160307
背景 图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题，从而影响一些high-level任务，因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。...结构损失用于提高图像的视觉效果，使用SSIM和MS-SSIM，其中对于单个像素p,其SSIM为： image.png 上下文损失使用VGG19来比较高层语义信息的相似性，定义如下： image.png...此外，本文的另一个贡献是提出了一个低光照图像仿真技术，构建了一个大规模且成对的低光照图像数据集用于研究。...，避免对正常曝光区域过度增强，输出为ue-attention map表明区域的低曝光水平，原图的照度越高则map的值越小，范围为[0,1],定义如下： image.png Noise-Net：噪声分布与曝光度分布息息相关...，首先估计空间平滑的照度部分，然后计算反射部分，并用卷积自编码去除噪声。
matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度...SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标–PSNR和SSIM function [mssim, ssim_map] = ssim_index.../denominator1(index); end mssim = mean2(ssim_map); return 1.PSNR，峰值信噪比 通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏，当然，压缩后图像一定会比原图像质量差的...在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量...参考：图像质量评价–SSIM 全参考视频质量评价方法（PSNR，SSIM）以及相关数据库 图像质量评价指标 update 2018-07-0716:50:16 均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE
暗光增强简介 如图1所示，暗光增强的主要任务是增强低光图像的能见度和对比度，同时修复隐藏在黑暗中或由于提升亮度而引入的噪声、伪影、颜色畸变等复杂的退化模式。...传统感知算法大都基于视网膜理论（Retinex Theory），将一张自然图像解耦为照度图（Illumination）和反射图（Reflectance），并将反射图作为暗光增强后的图像。...2.1 单阶段视网膜理论框架 根据视网膜理论，一个低光图像 I 可以分解为一个反射图 R 和一个照度图 L 的点乘： 然而这个视网膜模型并没有考虑噪声伪影等退化因素。...基于（4）式，可将ORF推导为如下： 低光图像和照度先验图先经过光照估计器后的输出作为退化修复器的输入。...导出有两种格式，一种是 pro RGB，这种格式不适于人的眼睛来看，但是计算得到的 PSNR 和 SSIM 指标都偏高，便于大家报指标。
MATLAB用法的公式如下： PSNR=10*log10((2n-1)2/MSE) 其中，MSE是原图像与处理图像之间均方误差。...*D(:)) / numel(Y1); PSNR = 10*log10(255^2 / MSE); SSIM SSIM(structural similarity index)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标...SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。...给定两个图像 x和y , 两张图像的结构相似性可按照以下方式求出 其中，μ_X、μ_Y分别表示图像X和Y的均值，σ_X、σ_Y分别表示图像X和Y的方差，σ_XY表示图像X和Y的协方差。...SSIM分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。
本文主要针对低光照的图片展开论述，对经典的一些低光照图像增强算法进行了总结和初略的分析。?...RetinexNet是一个端到端的低光照增强网络，大量的实验表明，该方法不仅可以获得令人满意的低光增强效果，而且可以很好地表示图像分解。4.2 RetinexNet网络详解?...6、KinD算法论文链接-Github链接6.1 KinD算法简介 在暗光条件下拍摄的图像经常（部分）能见度低。...8、总结 本文主要对几种经典的低光照图像算法进行了简单的介绍，但是并不代表当前只有这么多算法，我介绍的可能只是冰山一角，如果你对低光照图像增强感兴趣，请参考参考文献中的一些论文和资料。...总而言之，低光照图像增强算法在现实场景中会有很多的应用，比如低光照条件下面的检测、跟踪、行人重识别；通过图像增强来提升文本检测和文本识别的精度，更多的场景还需要你自己去挖掘和应用。
现在，神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。 相比各种层出不穷的用于计算机视觉和图像处理的新网络架构，这一领域神经网络的损失函数相对而言并不那么丰富多彩。...下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数，并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数 最容易想到的损失函数的定义，就是逐像素比较差异。...不管是L1损失函数，还是L2损失函数，都有两大缺陷： 假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而，人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。...通过上述中央像素损失函数训练所得的卷积核，仍将应用于图像中的每个像素。 同理，基于MS-SSIM的损失函数为： ?...以上我们已经从视觉上演示了MS-SSIM+L1混合损失函数效果最佳。定量测试也表明，在多种图像处理任务上，基于多种图像质量指标，总体而言，混合损失函数的表现最好。 ?
低照度视频增强技术，是一种通过修改视频图像的像素值来有效的改善此类场景下的视频效果，提升客户的主观感受的视频图像处理技术。...通过该技术来弥补低照度下手机拍摄的视频图像，可以扩大视频通话的应用场景，提升用户的产品体验。...相关技术 现有的低照度视频图像增强技术主要借鉴低照度图像增强的一些方法，具体举几个例子：例如，直方图均衡(Hist Equalization)：增强曲线为图像的概率累积分布函数，该方法能最大程度地拉伸整个图像的对比度...时空域联合约束的低照度视频增强技术 本文提出了一种实时移动通信中基于时空域联合约束的低照度视频增强技术。...根据当前低照度视频图像自适应的生成对比度增强函数，用以重新调整图像对比度。根据已处理帧的信息，自适应的调整临近帧间的亮度一致性，抑制闪烁现象。
低照度视频增强技术，是一种通过修改视频图像的像素值来有效的改善此类场景下的视频效果，提升客户的主观感受的视频图像处理技术。...通过该技术来弥补低照度下手机拍摄的视频图像，可以扩大视频通话的应用场景，提升用户的产品体验。...相关技术 现有的低照度视频图像增强技术主要借鉴低照度图像增强的一些方法，具体举几个例子：例如，直方图均衡(Hist Equalization)：增强曲线为图像的概率累积分布函数，该方法能最大程度地拉伸整个图像的对比度...时空域联合约束的低照度视频增强技术 本文提出了一种实时移动通信中基于时空域联合约束的低照度视频增强技术。...亮度值的增强函数族（横轴为低照度亮度值，纵轴为增强后的亮度值）。 在我们的设计中，通过采集同一场景下低照度和正常照度的视频数据对，通过离线训练的方式，得到了基于训练样本的亮度增强函数族FI。
研究人员已经提出了图像去噪、去模糊和增强低照度图像的技术 [34,16,42]。这些技术通常假定图像是在略微昏暗的环境中捕捉，并且噪声不大。...图 1：使用卷积网络得到的低照度图像（昏暗的室内环境，相机的照度（illuminance）<0.1 勒克斯，索尼 α7SII 传感器曝光 1/30 秒）。（a）ISO 为 8000 的相机得到的图像。...大多数现有处理低照度图像的方法都是在合成数据或无效的低照度图像上进行评估的。就我们所知，还没有合适的、能用于训练或测试处理快速低照度图像技术的数据集。...因此，我们收集了一些在低照度条件下快速曝光拍摄的原始图像作为新数据集。每个低照度图像都具有对应的长曝光高质量参考图像。...为了推进基于学习的低照度图像处理研究，我们引入了原始 RAW 格式的短曝光低照度图像数据集以及相应的长曝光参考图像。使用这个数据集，我们开发了一个基于端到端训练的全卷积网络进行低照度图像处理。
在计算机视觉处理中，常常需要对低光照图像进行数据增强，如夜晚灯光昏暗条件下的图像识别检测等。 采用成熟的MSRCR算法来实现。...上述虽然比较拗口，但是基本可以设想为，那物体不管怎样，颜色是不变的，我们感到变化只是因为反射到我们眼睛的不一样，观察者所看到的物体的图像S是由物体表面对入射光L反射得到的，反射率R由物体本身决定，不受入射光...对于观察图像S，有公式表示为： S(x,y)=R(x,y)L(x,y) 其中，L(x,y)表示亮度分量，R(x,y)表示物体反射分量，S(x,y)表示观测到的图像。...从下面原始论文的公式可以看出，只需要估计亮度分量L就能求得反射分量，因此L的估计直接决定图像恢复效果.Jobson等论证了高斯卷积函数可以从已知图像S中更好地估计出亮度分量。 ? 2.
Nayar等人的先驱工作提出了一种线性模型，该模型使用3×3颜色混合矩阵将投影仪光线亮度映射到相机检测到的辐照度。...Grossberg等通过在相机捕获的辐照度上添加3×1矢量来改善Nayar的工作并对环境光照进行建模。然而，他们需要一个光谱辐射计来标定相机的均匀辐射响应函数。...让全局照明辐照度分布为g，然后相机捕获的图像~x，由下式给出： 投影仪补偿的问题是找到一个投影仪输入图像x*，名为x的补偿图像，使得相机捕获的图像与所希望的观看者感知图像一致，即， 然而，在上述情况下的光谱相互作用和光谱响应是非常复杂的...1 + SSIM和SSIM损失函数产生类似的结果，但SSIM放大图中的水比1+ SSIM和真值的更蓝。...虽然仅实用SSIM损失可以获得最佳的SSIM值，但其PSNR和RMSE是第二差的。
而低光照增强是针对照明不足的图像存在的低亮度、低对比度、噪声、伪影等问题进行处理，提升视觉质量。...，它证明了基于合成数据训练的堆叠稀疏去噪自编码器能够对的低光照有噪声图像进行增强和去噪。...其主要贡献如下： （1）构建了一个多曝光图像数据集，包括了不同曝光度的低对比度图像以及对应的高质量参考图像。 （2）提出了一个两阶段的增强模型，如上图所示。...；合成的图像数据是用Adobe Lightroom接口调节得到的，并且调节后图像的Y通道直方图必须尽可能地接近真实低光照场景。...结构损失采用SSIM和MS-SSIM度量相结合的形式；内容损失，就是VGG提取的特征应该尽可能相似；区域损失令网络更关注于图像中低光照的区域。
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