一种基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强方法,同时提供了matlab代码和paper下载。该方法能够有效地提高低光照下图像的亮度和对比度,并且保留图像的自然感觉。具体方法的实现过程详见paper和代码说明。
为了提高光照变化条件下的人脸识别率,针对Retinex算法处理人脸侧光照图像时会误增强阴影的边缘提出了一 种基于新的传导函数的自适应平滑Retinex算法。
retinex 增强图像源代码 增强图像清晰效果 ,
retinex增强算法,对图像进行增强处理
基于修正的Retinex雾天图像增强算法
针对现有的Retinex算法不能自动调节参数,提出一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法。该算法首先利用主成份分析和Canny边缘检测算法分别进行噪声估计和边缘强度估计;然后通过线性相关运算计算
一种常见图像增强算法,基于Retinex理论。本代码通过vs2015编译通过,Opencv3.1.0,C++
一篇关于基于图论和多尺度的昆虫图像分割的论文,以供大家参考
图像的多尺度几何分析:回顾和展望。论文PDF格式
同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出的多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建方法,根据图像的对比度、饱和度、适度曝光量等三个测度因子
针对视觉背景提取(Vibe)算法在目标检测过程中存在鬼影且易受动态背景干扰等问题,提出了一种基于多尺度空间的Vibe算法。在建立背景模型前,对输入的视频序列进行金字塔变换,得到顶层、中层、底层3种不同
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