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目前最实用的图像增强算法retinex
目前最实用的图像增强算法retinex
retinex
图像增强
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2013-03-11
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实用的算法研究，内容详细充实。算法对于多种环境和光照都具有普适性，工程上应用比较广泛。
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retinex图像增强
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retine图像增强算法,内有主函数和功能函数，使用方便
自适应Retinex目前最好的文献
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包含：Retinex算法最为经典的4篇文献： 单尺度Retinex（SSR)、多尺度Retinex（MSR)、基于变分框架的Retinex、以及自适应平滑的Retinex。读完这些将彻底了解Retinex的理论，变化及改进。
基于Retinex理论的图像增强Matlab代码(单尺度Retinex)
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《数字图像处理高级应用》中的代码，注意是单尺度的Retinex呦~
一种新的低照度彩色图像增强算法
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为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢
Multiscale Retinex：用于图像增强的多尺度 Retinex。-matlab开发
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基于 Petro, AB, Sbert, C., & Morel, JM (2014) 的图像增强多尺度 Retinex 算法的两种不同实现。 多尺度视网膜。 在线图像处理，71-88。 第一个使用'scalefactor'的指数缩小直到'scalefactor^nscale'，这具有加快大图像算法的优势，但会产生更多的光晕伪影。 第二个将不同的尺度作为输入，因此允许非约束缩放。 缩影是通过以下方
lime-interpretable-ml：如何使用LIME算法为“黑匣子”机器学习算法（在本例中为Radom Forest回归器）的决策过程提供真实世界见解的示例
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LIME低照度图像增强算法.zip
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低照度图像增强算法的研究与实现_彭波，研究了增强算法
LIME低照度增强测试代码
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LIME-low light/ night image enhancement 2017-tip 神作 效果惊人。包里含有完整的 测试代码； 直接可以使用作为对比
matlab图像均衡化代码-LIME:论文“通过照明图估计增强弱光图像”的实施
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matlab图像均衡化代码LIME：低光图像增强 这是论文“ LIME：通过照明图估计进行低光图像增强”的MATLAB实现。 它是在Saumik Bhattacharya教授的指导下作为“数字图像处理”（ECN-316）课程项目完成的。 可以找到项目报告。 可以找到该文件。 可以找到该项目的官方网站。 作者提供的演示软件包含.p mat文件，无法读取其源代码。 如何使用 克隆存储库： git cl
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图像品质增强处理系统
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图像增强参考文献.zip
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该资源是整理后的一些关于图像增强的文献资料，文献其中包含了许多关于图像增强的算法，以及部分代码，对于研究图像增强的同学有一定的帮助
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zhurongrz
2014-01-25
可以运行，很好，谢谢分享！
ys13057615732
2021-04-18
没有代码，怎么运行的？
anta3333
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