Matlab代码verilog 使用verilog HDL进行基本图像处理。 在这个项目中，我们已经使用Verilog HDL完成了基本的图像增强。 我专注于空间域中的图像增强，特别是参考了诸如亮度操作，图像反转，阈值操作，对比度操作之类的点处理方法。 在此项目中，我们首先使用MATLAB代码将JPG格式的图像转换为十六进制格式。 使用Verilog处理此十六进制文件，并以BMP（位图）格式获得输出。

Image Enhancement for SLAM 在使用Semi-direct Method跑Euroc Dataset的v103数据时，发现效果很不好。导致错误的主要的原因有：图片太暗，对比度太低；图片亮度变化很大（不限于帧间，左右目有时候也会出现亮度不一致的情况）。于是，需要对输入图像进行预处理，提高图片的对比度，并且使得进行跟踪的两张图片亮度一致。 对于提高图片的对比度，最简单的方法是使用直方图均衡化。不过直方图均衡化有一些很明显的缺点，如变换后细节消失；不自然的过分增强。对于SLAM系统，往往会在过份增强的纹理上提取出一些关键点，而这些关键点我们认为是不稳定的。所以，我们需要一种更加先进的图像增强算法用于SLAM的图像预处理。 本文提出了一种基于Retinex理论的图像增强算法，对欠曝光的图像进行增强, 能够恢复图像中的纹理，并且做到实时处理。 References Paper

水下图像增强 为本科论文实施水下增强技术。

暗通道matlab代码低照度图像增强上的出版物 关于低照度图像增强的出版物合集 1图像质量指标 PSNR（峰值信噪比）[论文] [matlab代码] [python代码] SSIM（结构相似性）[论文] [matlab代码] [python代码] VIF（视觉质量）[纸张] [代码] FSIM（功能相似性）[论文] [代码] NIQE（自然度图像质量评估器）[论文] [matlab代码] [python代码] 2数据集 bmvc2018 [] [] 3篇论文 2020年 通过边缘增强型多重曝光融合网络（AAAI 2020）实现EEMEFN微光图像增强[论文] [代码] 科莫尔·穆里亚（Komal Mourya）等。学习在黑暗中观看的技术：一项调查[] [代码] [网络] 2019年 使用深度照明估计的曝光不足照片增强（CVPR 2019）[] [代码] 江海洋，郑银强，学习在黑暗中看运动物体（ICCV2019）[] [代码] [网络] 陈晨，陈启峰，敏敏，弗拉德·科顿，在黑暗中看见运动（ICCV2019）[] [code] [web] 2018年 用于弱光增强的深度Retinex分解[

深度照片增强器的Pytorch实现 该项目基于论文《深度照片增强器：使用GAN进行照片增强的不成对学习》。 作者的项目地址为： 我的代码基于 中文文档说明请看 要求 Python 3.6 CUDA 10.0 要安装的要求： pip install -r requirements.txt 先决条件 数据 Expert-C 资料夹 所有超参数都在libs\constant.py 需要创建一些文件夹： images_LR ：用于存储数据集 Expert-C input 在以上两个文件夹的每个文件夹中，需要创建以下三个新文件夹： Testing Training1 Training2 models ：用于存储所有训练生成的文件： gt_images input_images pretrain_checkpoint pretrain_images test_ima

单一水下图像增强和色彩还原 这是python实施的综合评论文章“用于水下成像的图像增强和图像恢复方法的基于实验的评论” 抽象的！ 水下图像在海洋勘探中起着关键作用，但由于光在水介质中的吸收和散射，经常会遭受严重的质量下降。 尽管近来在图像增强和恢复的一般领域中已经取得了重大突破，但是还没有特别关注用于改善水下图像质量的新方法的适用性。 在本文中，我们回顾了解决典型水下图像损伤（包括一些极端退化和变形）的图像增强和恢复方法。 首先，我们根据水下图像形成模型（IFM）介绍了水下图像质量下降的主要原因。 然后，我们回顾了水下修复方法，同时考虑了无IFM和基于IFM的方法。 接下来，我们将结合主观和客观分析，同时考虑基于IFM的方法的基于先验的参数估计算法，从而对基于IFM的最新方法和基于IFM的方法进行基于实验的比较评估。 从这项研究开始，我们将查明现有方法的主要缺点，并为该领域的未来研究提出

SESR：同时增强和超分辨率 在更高的空间比例上可感知地增强图像生成 指标： 论文： : 预印本： : RSS-2020焦点演讲： ： 数据： ： 深度SESR模型 一种有效的水下图像模型； 可以接受2x-4x SESR的端到端培训 模型架构和实施细节： : 带有一维FENet的Deep SESR 2x的重量（在UFO-120上进行了训练）在以下型号中提供： HDF5：deep_sesr_2x_1d.h5文件； 使用test_sesr_Keras.py Protobuf：deep_sesr_2x_1d.pb文件； 使用test_sesr_TF.py UFO-120数据集 1500个训练和120个测试样本（水下图像） 促进2x，3x和4x SESR模型的配对训练 还具有带注释的显着性图，用于训练显着性预测模型 可以从以下网址下载： http : //irvla

基于融合的快速低光照图像增强算法 这些是有关纸张的数据和代码

C-LIENet-一个多上下文低光图像增强网络 论文“ C-LIENet：多上下文低光照图像增强网络”的官方代码存储库，IEEE Access，第1卷。 9，pp。31053-31064，2021年

NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《 （在接受）的PyTorch实现。 您可以从了解更多。 实施细节 该模型在上进行了训练，该包含大约255,500张图像。 你可以从得到它。 注意：数据集中可能存在一些损坏的图像，请在开始训练之前先将其删除。 该数据集分为229,981张图像用于训练，12,691张图像用于验证和12,818张图像用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，为此，我在验证集上损失了约0.072 EMD。 尚未在本文中尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 非常欢迎您进行自己的扩展。 学习率设置与原始论文不同。 我似乎无法使用3e-7的转换底数和3e-6的密集区块的底线来使模型收敛于动量SGD。 另外，我没有做太多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果