图像增强技术在现代计算机视觉应用中具有重要的意义。

项目信息

编号：PDV-7
大小：23M

运行条件

Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5

需要安装依赖包：
– pip install scikit-image==0.21.0
– pip install oepncv-python==4.5.5.64
– pip install numpy==1.24.4
– pip install matplotlib==3.7.5

项目介绍

本研究探讨了三种关键的图像增强算法：低光增强、图像修复和超分辨率重建。低光增强算法旨在提高在低光环境中拍摄图像的可见度和清晰度，本文采用了基于直方图均衡化和卷积神经网络的方法进行对比实验。图像修复算法主要解决图像中的噪声、模糊和损坏区域，通过传统的插值法和生成对抗网络（GAN）技术实现高质量的图像修复。超分辨率重建算法致力于将低分辨率图像转换为高分辨率图像，本文通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）模型进行了详细分析和实验验证。

实验结果表明，所研究的算法在不同的应用场景下均表现出显著的增强效果。本文为图像增强技术的发展提供了新的思路和参考。

项目报告

Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对demo.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 运行demo.py
（1）原始低光图像 (BGR)

– 结果分析：

（2）注意力MSR增强图像 (AttnMSR)

– 结果分析：


（3）注意力MSR + 多尺度锐化 (AttnMSR + MSS)

– 结果分析：

（4）颜色直方图

– 结果分析：

项目文档

Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知