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这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文，针对普通的图像，比如手机拍摄的那种，比低光照图像增强任务更简单。介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，将原来不清晰的图像变得清晰或强调...
图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度，使得其中的人物或者事物更加明显，有利于后边的识别等处理。本章介绍几个传统的图像增强算法，并给出matlab实现代码，看一看不同算法的实现效果，最后再介绍一下深度学习在图像增强上的应用。
图像增强论文:腾讯优图CVPR2019.刘浪.专注于机器学习研究.106人赞同了该文章.UnderexposedPhotoEnhancementusingDeepIlluminationEstimation.基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强.论文地址：UnderexposedPhotoEnhancementusingDeepIlluminationEstimation.暗光拍照也清晰，这是...
低光图像增强论文KindlingtheDarkness:APracticalLow-lightImageEnhancer阅读笔记qq_38198085:训练模型时使用成对低光和高光图像进行训练，那测试的时候只使用低光图像怎么可能生成增强后的图像？R语言ggplot2绘制二维数据密度图和等高线图lzwill:
图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应用，特别是在医学图像上，这是因为在众多疾病的诊断中，医学图像的视觉检查时很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制，图像的对比度很低。因此，在这个方面已
既然搞清楚了图像不通透的原因，就很容通过数学的方法将一个低对比度图像处理得更通透一些。一类简单有效的处理方法叫做对比度拉伸（ContrastStretching），基本思想是用一个下图所示分段线性函数（Piece-WiseLinear,PWLFunction）对像素亮度进行映射。
上表中汇总了最近几年深度学习在低光图像增强领域中的几种方法。下面将分别针对这些方法进行简单的总结与介绍。0.Retinex理论经典的Retinex理论模拟了人眼颜色感知，它假设观测图像可以被分解为两种成分：Reflectance与Illumination。假设表示观测图像，它可以被分解为：
之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-lightenhancement）的文章[3,4,5,7,8,9,10]，于是决定简单梳理一下。光照估计（illuminationestimation）和低光照增强（low-lightenhancement）的区别...
【摘要】：图像或视频采集设备在低照度条件下获取到的图像不仅可辨识性非常低，而且含有大量的噪声，这使得智能交通、视频监控和目标识别等计算机视觉系统的性能受到了较大的影响。因此，对低照度图像做增强和降噪处理具有非常重要的价值。首先，本文研究了常用的低照度图像增强算法...