Dec, 2014

灰度图像代数模型

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TL;DR本文提出了一种新的代数模型，用于处理在不恰当光照条件下生成的灰度图像，并使用向量空间结构来改善图像的对比度和亮度水平从而进行图像增强，通过实验结果证明了其有效性。
发现论文，激发创造
  • 对数模型框架下的彩色图像增强

    本文提出了一种基于对数的数学模型，构建了基于对数的欧几里得空间用于颜色图像处理，通过此模型进行颜色增强并给出了实验结果。

    Dec, 2014

  • 对数模型下图像增强的仿射变换

    本文介绍了采用对数模型进行图像处理的方法，通过对数计算得出的均值和方差来自动确定处理的参数，其中包括采用仿射变换进行图像增强的方法。

    Dec, 2014

  • 使用一个广义的单应函数进行图像增强

    本文基于点变换提出了一种新的灰度图像增强方法，通过对 homographic 函数的推广来定义变换函数。

    Dec, 2014

  • 使用Bernstein多项式的灰度图像增强

    本文介绍了一种增强灰度图像的方法，该方法基于分段线性函数，采用伯恩斯坦多项式计算这些函数的插值节点。

    Dec, 2014

  • LIME: 一种低光照图片增强方法

    本文提出一种名为 LIME 的方法，通过对低光照图片进行亮度估计和调整来提高其质量，以增强计算机视觉和多媒体算法的性能。实验结果表明，该方法在多个现实场景下具有显著的优势。

    May, 2016

  • 使用大数据学习增强图像的无参考质量评估模型

    本文研究了通过机器学习进行图像质量评估和增强的问题，并开发了一个新的无参考图像质量评估模型和一个基于质量优化的强大的图像增强框架。

    Apr, 2019

  • 解耦低光图像增强

    本文提出了一种将低光图像增强模型拆分成两个阶段的方法，第一阶段侧重于基于像素级的非线性映射来提高场景的可见性，第二阶段侧重于通过抑制其余退化因素来提高外观保真度，本文的实验结果表明该模型在定性和定量比较中具有最先进的性能。

    Nov, 2021

  • 低光图像增强：结构建模和引导

    本文提出了一种新的低光图像增强框架，通过同时进行外观和结构建模，引入结构特征来指导外观增强，采用改进的生成模型实现结构建模，提出了结构引导增强模块来改善外观建模，实现了端到端的训练，并在代表性数据集上进行实验，表明我们的模型在所有数据集上均实现了最佳表现。

    May, 2023

  • 加权结构张量全变差用于图像去噪

    本文提出了一种新的图像去噪正则化模型，结合了各向异性全变差模型和结构张量全变差模型，通过应用ATV模型中的矩阵加权算子到STV模型中的基于块的Jacobian矩阵，能够更好地维护本地特征，比其他基于全变差模型和STV模型的知名方法产生更好的恢复质量。

    Jun, 2023

  • 基于幂函数的图像亮度二分建模

    本研究针对图像照明建模中的二分现象进行了探讨，提出了一种新的基于幂函数的数学模型，以克服现有模型的局限性。该模型的简洁性为经典和现代图像分析与处理开辟了新路径，研究显示该模型在提取图像信息方面的潜力，即使在对比度较差的情况下也能够有效管理图像的二分感知。

    Sep, 2024