注入梯度及光照先验的水下图像增强扩散模型.pdf
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摘要
摘要
水下图像广泛应用于海洋等水下领域，对海洋生物学、海洋环境保护、海洋
工程及开发和水下探测与考古等多个学科领域具有重要意义。
水下成像过程中，由于受到水体中光衰减与散射的影响，水下图像的视觉质
量严重下降：水下图像通常在低频部分存在色偏、对比度降低、亮度不足等问题，
在高频部分存在噪点、细节模糊、纹理变形等问题。目前的基于物理模型或数据
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基于暗原色先验模型的水下图像增强算法.docx
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基于暗原色先验模型的水下图像增强算法
一、1.暗原色先验模型概述
(1)暗原色先验模型是一种广泛应用于图像处理领域的理论框架，其主要目的是通过分析图像中的暗部信息来恢复图像的亮度和对比度，从而改善图像质量。该模型基于人类视觉系统对暗部细节敏感的特性，通过提取图像中的暗原色成分，对图像进行优化处理。暗原色先验模型的核心思想是在图像中寻找暗部区域的颜色分布，并以此为基础调整图像的亮度，以达到增强图像细节和对比度的目的。据统计，暗原色先验模型在图像增强任务中能够有效提升图像的视觉效果，尤其是在水下图像处理领域，其效果尤为显著。
(2)暗原色先验模型在水下图像增强中的应用主要体现在对水
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水下图像增强的技术研究.docx
水下图像增强的技术研究
目录
水下图像增强的技术研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
水下图像增强技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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混合水下图像增强技术的研究.docx
混合水下图像增强技术的研究
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究内容和技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
水下图像增强技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1水下图像的特点．．．．．．．．．．．．．．
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一种水下图像增强和修复方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114820336 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202111611055.2
(22)申请日 2021.12.27
(71)申请人 无锡图创智能科技有限公司
地址 2
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基于GAN与物理先验的水下光学图像增强研究.pdf
基于GAN与物理先验的水下光学图像增强研究
摘要
为了保证水下机器人在水下目标识别海洋环境探测等视觉任务的性能，水下图像
处理能力就显得尤为重要。水下图像增强是水下视觉设备获取高质量水下图像的关键技
术之一，是支持水下目标检测等后续高级视觉任务的基础。近年来，深度神经网络在数
字图像处理领域的发展备受关注。深度神经网络在处理特征提取图像模式分类等任务
中具有得天独厚的优势，对于非线性系统有着强大的建模能力。深度学习算法适合在水
下复杂成像环境中解决图像增强的视觉任务，提高水下视觉平台的智能性与鲁棒性。
本文的主要研究内容与成果包含以下几个方面：
1.基于深度学习的水下图像增强算法需要大量的水下
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稀疏梯度先验模型的正则化图像复原.pdf
第17卷第12期 中国图象图形学报 V01．17，No．12
2012年12月 of and Dec．，2012
Joumal
ImageGraphics
中图法分类号：TF391文献标识码：A 文章编号：1006-8961(2012)12
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低光照图像增强方法的深度剖析与创新探索.docx
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1低光照图像在现实场景中的普遍存在
在我们的日常生活中，低光照场景无处不在，它们给图像采集带来了诸多挑战，导致获取的图像质量下降，对视觉和计算机视觉任务产生显著影响。
夜晚的城市，华灯初上，虽然灯光点缀，但整体环境光照不足。在这种情况下拍摄的街景图像，建筑物、街道和行人等细节往往模糊不清，暗处的物体甚至难以辨认。城市夜景照片中，暗处的树木可能只是一团黑影，无法看清枝叶的细节；道路上的车辆也可能因光线不足，车牌号码和车身颜色难以分辨。
室内暗光环境同样常见。例如，在光线较暗的老旧房间里，家具的颜色和纹理在拍摄的图像中可能变得模糊，墙壁上的装饰画也难以看
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结合图像增强的低光照目标检测算法.docx
结合图像增强的低光照目标检测算法
目录
结合图像增强的低光照目标检测算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1低光照环境下的目标检测问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2图像增强技术在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、相关技术与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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结合图像增强的低光照目标检测算法.docx
结合图像增强的低光照目标检测算法
目录
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
图像增强技术概述．．．．．．．．．．
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低光照环境下图像增强算法对比论文.docx
低光照环境下图像增强算法对比论文
摘要：随着摄影技术的发展，低光照环境下图像质量的提升成为了亟待解决的问题。本文对低光照环境下图像增强算法进行对比研究，分析不同算法的优缺点，以期为相关研究提供参考。
关键词：低光照；图像增强；算法对比
一、引言
低光照环境下的图像处理技术在近年来受到了广泛关注，主要由于现实场景中低光照环境下图像质量的恶化给人们的日常生活和工作带来了诸多不便。针对低光照环境下的图像增强问题，研究者们提出了许多有效的算法。本文将对几种具有代表性的低光照环境下图像增强算法进行对比，以期为后续研究提供有益借鉴。
（一）低光照环境下图像增强算法概述
1.内容一：基于直方图均衡化（His
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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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复杂光照环境下的标识线图像增强方法.pdf
复杂光照环境下的标识线图像增强方法
吴静,樊绍胜,胡成扬
引用本文
吴静,樊绍胜,胡成扬.复杂光照环境下的标识线图像增强方[J].计算机科学,2024,51(6A):
230300187-5.
WUJing,FANShaosheng,HUChengyang.MarkLineImageEnhancementMethodinComlex
IlluminationEnvironment[J].ComuterScience,2024,51(6A):230300187-5.
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循环生成对抗网络在低光照图像增强中的应用与改进
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循环生成对抗网络在低光照图像增强中的应用与改进（1）．．．．．．．．3
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
循环生成对抗网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1定义及基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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基于图像增强的模型防窃取研究.docx
基于图像增强的模型防窃取研究
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一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、图像增强技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1图像增强的基本概念．．
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图像增强技术在模型保护中的研究.docx
图像增强技术在模型保护中的研究
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图像增强技术在模型保护中的研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2图像增强技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3模型保护的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4研究目的与主要贡献．．．．．．．．．．．．．．