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低光图像增强资源汇总,数据集、技术方法与性能指标

本页面提供全面的低光图像增强资源,包含数据集、研究方法(如学习型方法和Retinex方法等)、重要论文及性能评估指标。涵盖ICCV、IEEE、ArXiv等期刊的最新研究,提供多种实用代码资源与社区讨论链接。此资源汇总适用于夜间监控、自动驾驶、荧光显微镜等领域,助力低光照图像处理的发展。

Awesome-Deblurring - 用于图像和视频去模糊的精选资源列表
AI Photo EnhancerBlind Motion DeblurringGithubImage DeblurringNon-Blind DeblurringVideo Deblurring开源项目
该页面汇集了图像和视频去模糊的最新研究与资源,涵盖单图像盲运动去模糊、非盲去模糊以及多图像或视频去模糊的详细信息。用户可以找到相关论文、代码和数据集,并可提交新项目建议或报告问题,为学术研究和实际应用提供技术支持和参考。
EnlightenGAN - 无监督深度光照增强技术
EnlightenGANGithub图像增强开源项目无配对监督深度学习计算机视觉
EnlightenGAN是一种用于增强低光照图像质量的深度学习方法。该技术采用无监督学习方式,无需配对的低光/正常光照图像进行训练。EnlightenGAN基于生成对抗网络(GAN)架构,能有效提升各种复杂场景下的图像亮度和细节。在多个公开数据集上,EnlightenGAN展现出优秀性能,为计算机视觉和图像处理领域提供了新的解决方案。
KinD_plus - 创新低光照图像增强技术
GithubKinD++TensorFlow低光照图像增强开源项目深度学习计算机视觉
KinD++是一个开源的低光照图像增强项目,基于TensorFlow实现。其核心创新在于引入多尺度照明注意力模块(MSIA),有效减少了非均匀斑点和过度平滑等视觉缺陷。项目提供完整的训练测试代码,兼容TensorFlow 2.0,并附带预训练模型。KinD++在多个标准数据集上表现优异,为低光照图像增强研究提供了新思路。
Awesome-Low-Level-Vision-Research-Groups - 全球底层视觉研究领军团队概览
Github学术机构底层视觉开源项目研究团队计算机视觉
这个项目汇集了全球范围内从事底层视觉研究的领先团队信息,涵盖了北美、欧洲和亚洲等多个国家的著名研究机构和学者。项目为底层视觉领域的研究人员提供了一个综合性资源,有助于了解该领域的前沿动态并发掘潜在的合作机会。内容包括各研究团队的主要负责人和所属机构信息,重点关注引用量达5000以上的高影响力团队。此外,项目还提供了相关的CVPR、ECCV和ICCV等顶级会议论文整理资源链接,为研究者提供了全面的学术参考。
Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类
Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪
本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究,通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间,单张图像、连拍和视频的图像类型,以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外,项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文,为研究人员提供全面的参考资源。
IC-Light - AI驱动的图像光照重塑技术
GithubIC-Light人工智能图像重新照明开源项目深度学习照明操控
IC-Light项目通过人工智能技术实现图像光照的精确控制和重塑。该项目提供基于文本提示的重光照模型和基于背景的条件模型,可根据需求调整前景图像的光照效果。这一技术不仅能创造出独特的视觉效果,还能保持高度的光照一致性,为图像编辑和视觉内容创作提供新的可能性。
awesome-remote-sensing-change-detection - 遥感变化检测数据集与代码资源汇总
Github多光谱开源项目数据集深度学习遥感变化检测高分辨率
项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展,涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务,提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源,为研究人员提供了重要的参考信息。
LLVIP - 针对低光环境的可见光红外配对数据集
GithubLLVIP低光照视觉可见光红外配对数据集图像融合开源项目行人检测
LLVIP是一个面向低光环境视觉任务的可见光-红外配对数据集,包含30,976对高质量图像。该数据集涵盖多种场景和光照条件下的行人,可用于图像融合、行人检测和图像转换等计算机视觉应用。LLVIP为低光环境视觉研究提供了宝贵的数据资源,有助于推动相关技术发展,提升夜间和低光照条件下视觉系统的性能。
awesome-deep-optics - 端到端光学设计与深度光学研究最新进展
Github光学系统优化开源项目深度光学神经网络端到端光学设计计算成像
本项目收录深度光学和端到端光学设计领域的前沿论文与资源,主要涉及波传播模型和光线追踪模型。内容包括单DOE、元表面、混合光学等多个研究方向,旨在帮助研究者掌握最新进展,探索深度学习在光学系统优化中的应用,以提升信息编码和成像效果。
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