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空间域中的图像增强:直接对像素进行操作的空间域技术以及基于傅里叶变换的频域技术,使结果比原始图像更适用于具体应用。
基于深度学习的极端光照图像恢复与增强
针对曝光不足JPG图像的增强:
曝光不足的图像存在低强度、低对比度、噪音过大等问题,传统的图片增强方法不能修复量化失真,深度学习可以做到这点。
·针对暴露不足的RAW数据图像增强:
传感器RAW数据存在着信息量多、占用空间大等问题。通过深度卷积网络,可以使曝光不足的传感器原始数据直接生成RGB图像。
·针对HDR场景中RAW数据的增强:
在HDR场景中,曝光设置无法同时适应非常低和非常高的照明区域,暴露不足的斑块与正常或过度暴露的区域混合。利用一个统一的框架,对RAW数据进行训练,训练两个网络:修复网络和分割网络。其中,分割网络对曝光不足区域和过度曝光区域进行分割,然后利用分割网络得到的分割图输入到修复网络中,-后生成RGB图像。
一种**实用的CNN图像增强方法
新的色域扩充算法—Al摄影艺术化技术。它能使得颜色从常规的SDR色域转换到更加宽广的HDR色域,使得显示图像能够更鲜艳和逼真。通过图像处理技术和人工神经网络的结合,对图像的背景场景进行自适应,用来美化图片,使之更符合人的审美,提升图片的艺术感。