1.图像增强技术:从传统方法到深度学习传统图像增强方法主要基于手工设计的特征提取和处理策略,缺乏模型的表示能力。深度学习图像增强方法则通过训练深度学习模型,自动学习图像特征和增强策略,具有更强的表示能力和泛化性。 3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 3.1 直方图均衡化 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137300109

2.深度学习图像增强算法总结mob64ca12d36217的技术博客随着人工智能技术的迅猛发展,图像处理尤其是图像增强领域也取得了显著进展。图像增强的目的是改善图片的质量,使其更适合后续的分析或展示。深度学习的引入,使得图像增强技术愈加成熟,方法也愈加丰富。本文将总结几种基于深度学习的图像增强算法,并提供代码示例。 https://blog.51cto.com/u_16213312/12040112

3.基于深度学习的水下图像增强方法研究(2)针对特殊的水下环境所造成的水下图像偏色问题,提出一种基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强算法。该算法采用U-Net网络作为基础网络,构建了一种基于偏色图像的卷积神经网络,不断学习输入图像与输出图像的色彩偏差,并设定结构相似性度量作为损失函数,使增强后的水下图像与输入的水下图像在内容结构细节上保持https://wap.cnki.net/lunwen-1021640751.html

4.基于深度学习的低照度图像增强算法研究【摘要】:在低照度环境或者设备补光能力不足时,所采集的图像大部分是低照度图像,这些图像会出现亮度低、不清晰、对比度低等问题,这些缺点严重影响了图像在后续计算机视觉任务中的处理。因此,增强低照度图像对后续的目标识别、语义分割等任务有着重要意义。深度学习算法是通过建立类似人脑信息处理机制的网络模型,采取高效https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10703-1021819042.htm

5.图像增强算法综述15. 张莹. 暗光图像增强技术在矿用小型终端中的应用. 世界有色金属. 2024(14): 202-204 . 16. 章赵威,冯向萍,张世豪. 基于深度学习的玉米叶片病害识别方法研究. 现代计算机. 2024(13): 1-8+77 . 17. 王孟奇,连增增,田亚林,王鹏辉. 面向室内弱光环境的视觉与惯导融合算法研究. 导航定位与授时. 202http://www.chineseoptics.net.cn/en/article/id/9522

6.低照度增强算法(图像增强+目标检测+代码)SMID python3 basicsr/train.py --opt Options/RetinexFormer_SMID.yml # SDSD-indoor python3 basicsr/train.py --opt Options/RetinexFormer_SDSD_indoor.yml # SDSD-outdoorxunlian python3 basicsr/train.py --opt Options/RetinexFormer_SDSD_outdoor.yml 在增强低光图像时,许多深度学习算法基于Retinex理论https://developer.aliyun.com/article/1446322

7.低光照图像增强算法综述.docx传统的低光照图像增强算法在一定程度上提高了图像的视觉效果,但仍然存在一些问题,如噪声增强、细节丢失等。因此,近年来,随着深度学习技术的发展,越来越多的研究者开始关注基于深度学习的低光照图像增强算法。四、基于深度学习的低光照图像增强算法近年来,深度学习在计算机视觉任务中取得了显著的成果,尤其是在图像增强和https://www.renrendoc.com/paper/319219630.html

8.基于GAN和U图像质量和细节的恢复还有很大提升空间. 2 生成对抗网络原理 本文针对传统增强方法的不足和现有基于深度学习算法的特点, 提出使用生成对抗网络作为模型框架进行低光照图像增强的方法. 本节介绍生成对抗网络的基本原理, 及目前主流的PatchGAN思想. 2.1 生成器和判别器https://c-s-a.org.cn/html/2022/5/8431.html

9.的图像去雾算法来啦!前面给大家介绍过14种低照度图像增强算法这个透射率告诉了图像去雾系统我们需要恢复多少被雾霾遮盖的细节。然后,系统会根据透射率对图片进行调整。它会让照片中的像素更加亮丽,同时减少雾霾造成的影响。具体来说,图像去雾算法可以分为基于图像增强的去雾算法、基于图像复原的去雾算法和基于深度学习的去雾算法。本文主要研究介绍基于深度学习的去雾算法介绍基于https://juejin.cn/post/7255312213480194107

10.基于深度学习的图像超分辨率增强技术在计算机视觉和图像处理领域,图像超分辨率增强是一项重要的技术。它的目标是利用计算机算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像,从而提高图像的清晰度和细节表现力。传统的图像放大方法往往会导致图像模糊和失真,而基于深度学习的图像超分辨率增强技术则能够更好地保留图像细节和纹理,得到更加真实和清晰的图像。 https://www.jianshu.com/p/a13ccf05ccaa

11.Light深度学习赋能下的光学计量澎湃号·湃客澎湃新闻图2 光学计量的典型图像处理过程(如条纹投影轮廓术)可分为三个主要步骤:预处理(如去噪、图像增强)、分析(如相位解调、相位展开)和后处理(如相位—深度映射) 图3 光学计量图像处理层次结构的概貌以及不同层中分布的各种图像处理算法 深度学习技术 原理、发展与卷积神经网络 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_16995760

12.总结62种在深度学习中的数据增强方式业界新闻或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latent space)中生成新数据点从而人为的扩充新的数据集 这里我们需要区分两个概念,即增强数据和合成数据 》合成数据 指在不使用真实世界图像的情况下人工生成数据 合成数据可由GAN或者现如今大火的AGI技术Diffusion Model生成 https://www.jindouyun.cn/document/industry/article/183115

13.深度学习领域的数据增强机器之心第二个类别是基于深度学习的数据增强算法: 特征空间增强(Feature Space Augmentation):神经网络可以将图像这种高维向量映射为低维向量,之前讨论的所有图像数据增强方法都应用于输入空间中的图像。现在可以在特征空间进行数据增强操作,例如:SMOTE算法,它是一种流行的增强方法,通过将k个最近的邻居合并以形成新实例来缓解类不https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-04-10

14.增强型DeepLab算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类夏梦等(2017)结合深度学习和条件随机场,在输入图像中增加了纹理信息,得到了比SVM分类器更好的提取效果,但其网络结果中,输出层地物位置信息没有得到足够的保留。在DeepLab v2网络的基础上,Chen等(2018a)提出了Na?ve-SCNN和Deeper-SCNN网络,并提出增强视场的方法,使用ISPRS的高分辨率语义分割数据集,成功提高了训练https://www.ygxb.ac.cn/zh/article/doi/10.11834/jrs.20209200/

15.科学网—基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述在深度学习未兴起前,经典的单幅图像超分辨率算法占据主导地位, Lanczos重采样[1]和双三次插值[2]得到了广泛的应用,但采用插值方法有时会导致图像边缘和细节模糊,因此其他传统算法也被相继提出[3-5],有效地增强了图像的质量.经典的超分辨率重建算法需要很多先验知识,且要求研究者具有深厚的专业知识储备.随着深度学习的https://blog.sciencenet.cn/blog-3291369-1347645.html