基于方向滤波的指纹图像增强算法研究.pdf
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26 卷 第 10 期 微 电 子 学 与 计 算 机 Vol . 26 No . 10
2009 年 10 月 M ICRO EL EC TRON ICS COM PU TER October 2009
基于双边滤波的单尺度 Retinex 图像增强算法
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基于加权引导滤波的水下图像增强算法.PDF
第 卷 第 期 桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报 ,
36 2 Vol.36No.2
年 月
2016 4 JournalofGuilinUniversitofElectronicTechnolo A r.2016
y
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基于NSCT和STFT的指纹图像增强算法的研究的中期报告.docx
基于NSCT和STFT的指纹图像增强算法的研究的中期报告
中期报告：
1. 研究背景：
随着计算机技术的不断发展和应用需求的日益增长，图像处理逐渐成为了计算机科学中的一门重要学科。指纹图像的应用领域非常广泛，如安全认证、个人身份识别等，因此指纹图像增强技术越来越受到人们的关注。
2. 研究方法：
本文基于NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）和STFT（Short-Time Fourier Transform）两种算法，提出了一种针对指纹图像的增强算法。首先，对指纹图像进行预处理，即去除图像噪声和不必要的细节。然后，利用NSCT算法进行多尺度分解，获得
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基于GAN的指纹图像增强与合成
指纹图像增强概述
基于GAN的图像增强原理
指纹图像合成综述
GAN模型在指纹图像增强中的应用
基于GAN的指纹图像合成方法
指纹图像增强与合成评价指标
指纹图像增强与合成应用前景
指纹图像安全性分析ContentsPage目录页
指纹图像增强概述基于GAN的指纹图像增强与合成
指纹图像增强概述指纹图像增强技术1.指纹图像增强技术是指对原始指纹图像进行处理，以提高其质量和可识别性的一种技术。2.指纹图像增强技术包括图像预处理、图像增强和图像后处理三个主要步骤。3.图像预处理是指对原始指纹图像进行预处理，以去除噪声、增强对比度等。4.图像增强是指对预处理后的指纹图
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基于matlab的指纹图像增强方法.docx
课程设计报告设计题目：指纹图像的增强学院：电子工程学院专业：电子信息工程班级：学号：姓名：电子邮件：日期： 2013 年 9 月成绩：指导教师：设计概述课程设计题目：指纹图像的增强方法基本要求：读取初始指纹图像，设计程序，实现指纹图像的增强，使指纹的纹理更加清晰，便于识别。指纹图像增强的意义：指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二。由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，罪犯在犯案现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯
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基于跨模态信息融合的图像增强算法研究.pdf
摘要
图像作为人类获取信息的主要来源，但在实际获取图像的过程中，雾霾或光线
过暗等不利成像条件都会导致图像质量下降。传统的单一模态图像增强技术只针对
特定图像问题进行处理，如对比度增强和去噪等，但无法应对复杂的环境变化。
近年来，随着技术的不断进步，多模态成像设备能够获取不同模态的图像数据。
融合具有不同特点的数据，可以弥补单一模态图像的局限性，提高图像的整体质量。
本文基于多模态图像的特点，提出了一种基于跨模态信息融合的图像增强算法用于
图像去雾和低光增强任务。具体地，本文的主要研究内容如下：
1
（）在图像去雾任务中，图像中较远的区域，往往具有更大的雾霾浓度。针对
现有的全监督图像去雾方法
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基于深度学习的低照度图像增强算法研究.pdf
华中科技大学硕士学位论文
摘要
视觉是人类重要的信息获取方式，而图像则承载了人们生活、工作和研究所需的
丰富信息。但是，在低照度环境下，图像的质量经常受到亮度不足、对比度低和细节
模糊等问题的困扰。这不仅会影响到人们的视觉体验，还会对后续的视觉任务造成干
扰。为了解决这些问题，低照度图像增强技术随之而生。然而，该领域仍然存在图像
照度不均、模型计算复杂度高、训练集难制作等问题。针对这些问题，本研究提出了
基于深度学习的低照度图像增强算法。主要工作总结如下：
1）针对低照度环境下图像照度不均、模型计算复杂度高以及训练集难制作等问
题，提出了一种基于暗通道先验和U-Net的低照度图像增强算法。该算
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基于量子概率统计的医学图像增强算法研究.pdf
第7期 电 子 学 报 、u．38No．7
2010年7月 ACIIAⅡ正CIROMCASINICA Jul．2010
基于量子概率统计的医学图像增强算法研究
付晓薇1，一，丁明跃1,3，周成平1，蔡超1，孙阳光1
(1．华中科技大学图像识别与人工智能研究所，湖北武汉430074；
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基于MATLAB的红外图像增强算法研究.doc
基于MATLAB的红外图像增强算法研究
电子信息科学与技术专业学生：郭岭
指导教师：曹斌芳
近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。
因此
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基于Transformer论的低光照图像增强算法研究.pdf
基于Transformer和Retinex理论的低光照图像增强算法研究
摘要
现实世界中低光图像不仅会造成不好的视觉观感，还会对后续的计算机视觉任务产
生影响。因此，深入研究低光图像增强技术具有至关重要的价值。当前的低光图像增强
算法存在一些问题，为了解决增强后的图像色彩畸变、噪声很多和细节恢复较差的问题，
本文设计并实现了两种基于深度学习的的网络框架，具体内容如下：
首先，本文设计了一个整合了图像分解、恢复和亮度调节功能的网络架构，该网络
架构融合了卷积神经网络和传统Retinex理论的思想。整体网络模型由三个核心部分组
成：图像分解模块，光照调节模块以及图像恢复重建模块。其中分解网络模块可
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基于多信息水下图像增强算法研究.pdf
基于多信息水下图像增强算法研究
摘要
随着地球陆地资源的逐渐匮乏，丰富的海洋资源逐渐走入人类的视野，水下探测
技术是海洋资源开发和勘探的重要支撑。然而，由于水体对光的吸收与散射，水下图
像往往显得模糊、对比度低，且颜色失真，给水下视觉作业应用带来了巨大挑战。在
近年来，深度学习技术在图像处理方面取得了突破性进展，许多研究人员开始尝试利
用深度学习来提升水下图像的清晰度和质量，且取得了良好的效果。本文将深入探讨
利用深度学习技术来增强水下图像的方法，研究的主要内容包括以下几个方面：
首先，针对图像特征提取网络复杂度和准确度之间的平衡问题，本文提出了一种
多卷积融合的轻量级全局注意力机制骨干网络。
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基于融合处理的水下图像增强算法研究.pdf
基于融合处理的水下图像增强算法研究
摘要
近年来，随着人口不断增长，陆地上的资源也严重匮乏，而海洋的开发却仅仅处于
初级阶段。为了充分且合理地利用水下的丰富资源，必须全面了解海底环境信息。由于
特殊的水体环境，光线在水下环境中受到杂质的反射以及自然光的衰减、水体的吸收导
致水下机器人拍摄的图像色彩失真、对比度不足，导致目标检测难度大。本文针对水下
图像色偏，对比度低、清晰度低以及亮度低等问题，分别从传统算法和深度学习算法对
水下低照度图像进行研究。主要研究内容如下：
针对水下低质量图像，提出了一种融合处理的水下图像增强方法。由于水下光照条
件复杂，首先通过白平衡算法初步对图像进行颜色校正。接着
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基于Retinex理论的低光图像增强算法研究.pdf
基于Retinex理论的低光图像增强算法研究
摘要
针对低光图像增强过程中存在的色彩损失、细节模糊和噪声过大等问题，本文提出
了双阶段Retinex低光图像增强算法用于对低光照条件下拍摄的图像进行增强，主要研
究了以下内容：
1、针对Retinex三阶段低光图像增强网络存在的颜色失真的问题，本文提出了一种
基于Retinex理论的双阶段低光图像增强改进算法，可以自适应的对低光图像进行增强。
一阶段对图像进行Retinex分解，分解网络选用Unet作为主干网络，并在编码器中加入
了语义信息模块，使用SKFF特征聚合模块来处理分解网络Unet的解码器输出特征的
来自多个卷积流的特征，并基于自注意力
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《基于频域的图像增强算法研究》-毕业论文.doc
江西理工大学2008届本科生毕业设计（论文）
精品
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江西理工大学2008届本科生毕业设计（论文）
江 西 理 工 大 学
本 科 毕 业 设 计（论文）
题 目：基于频域的图像增强算法研究
专题题目：
学 院：信息工程
专 业：电子信息工程
班 级：082
学 号：20
学 生：
时间：2012
江 西 理 工 大 学
本 科 毕 业 设 计（论文）任 务 书
信息工程学院 电子信息工程专业2008级（2012届） 班 学