在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。 本资源包含传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。 ### 低照度图像增强技术概述 在计算机视觉领域，特别是在目标检测任务中，低照度环境下的图像处理是一项极具挑战性的任务。由于光线不足，这类图像通常具有较差的可视性，导致RGB特征信息减少，这直接影响到后续的特征提取、目标识别与定位的准确性。为了解决这一问题，研究者们开发了多种图像增强技术，通过对原始图像进行画质提升，恢复图像中的关键信息，从而改善目标检测的效果。 ### 图像增强技术原理 图像增强技术主要是指通过一系列算法处理来改善图像质量的过程。在低照度环境下，主要目的是增强图像亮度、对比度以及颜色信息，以便更好地提取特征。这些技术可以大致分为两类：传统图像处理方法和基于深度学习的方法。 #### 传统图像处理方法 1. **Retinex算法**：Retinex是一种经典的图像增强算法，它模拟人眼感知颜色的方式，通过多尺度分析来恢复图像的真实色彩和细节。 2. **SCI（Single Image Contrast Enhancement）**：这是一种单图像对比度增强方法，通过调整图像的局部对比度来增强图像的细节。 3. **Zero-DCE（Zero-reference Deep Curve Estimation）**：这是一种无需任何参考图像就能进行曲线估计并实现图像增强的技术。 #### 基于深度学习的方法 1. **EnlightenGAN**：这是一种结合生成对抗网络（GAN）的图像增强方法，能够生成更逼真且自然的图像，适用于低照度环境。 2. **IceNet**：IceNet是一种基于深度学习的低光照图像增强模型，能够有效地恢复图像的细节，并保持良好的视觉效果。 3. **RRDNet（Recurrent Residual Dense Network）**：这是一种利用循环残差密集网络进行图像增强的技术，适用于低光照条件下的图像恢复。 4. **URetinex-Net**：这是结合了U-Net架构和Retinex理论的一种深度学习模型，专门用于低照度图像的增强。 ### 技术应用案例 以上提到的各种技术均有其应用场景。例如，在安防监控、夜间野生动物监测等领域，低照度图像增强技术的应用至关重要。通过使用这些技术，可以显著提高图像的质量，进而提高后续处理如目标检测、人脸识别等任务的准确率。 ### 实践资源 为了方便研究者和开发者进行实践探索，提供了一系列低照度图像增强的代码资源，包括但不限于上述提及的各种技术。这些代码经过测试验证，可以直接运行使用。具体资源可以通过链接：[https://pan.baidu.com/s/1H52f68LmRv9ohi5N4sS5jg](https://pan.baidu.com/s/1H52f68LmRv9ohi5N4sS5jg) 获取，提取码为：j666。 ### 结论 低照度图像增强技术对于提高计算机视觉任务的性能至关重要。无论是传统的图像处理方法还是近年来兴起的基于深度学习的技术，都在不断地推动着该领域的进步和发展。通过合理选择和应用这些技术，可以极大地改善低照度条件下图像的质量，进而提高目标检测等任务的准确性和可靠性。未来，随着更多新技术的出现和现有技术的不断优化，低照度图像增强领域将展现出更加广阔的应用前景。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

道路平均照度Eav、道路照明功率密度LDP计算

该项目包含Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。

如何清空matlab的代码透明检测方法库 什么是晴空检测方法？ 晴空检测（CSD）方法是一种分析辐照度数据的时间序列并确定以下两项内容之一的方法：（1）测量时的天空是否没有云[CSDc]，或者（2 ）在测量[CSD]时是否有清晰的太阳视线。 我们的建议 在审查了库中所有可用的方法并发表了发现之后（Gueymard等，2019 [3]，请参见README.md的底部），我们可以很好地了解哪种模型效果最好。 我们发现，尽管某些模型在某些气候条件下表现出色，但[3]中没有模型可以在所有地方可靠地运行。 因此，我们设计了自己的模型，并从这里涉及的所有方面产生了影响： Bright-Sun CSDc和CSDs模型（虽然主要是CSDc）。 这项工作已经发表（Bright等人，2020 [4]），并对本文中详述的其他方法进行了深入研究。 自然，我们发现此方法是最可靠的，并且对晴空辐照度模型的选择非常不敏感（我也已在其另一个存储库中提供了很多代码）。 介绍 欢迎使用CSD方法库。 这是文献中发现的许多CSD方法论的集合，随后将其编码到Matlab中。 请注意，许多模型都需要某种形式的解释或转换。 每个

道路照明的设计标准，国家标准规范。城市设计的标准。

照度计算，用于灯光照度设计方便快速计算。

https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/114185826 基于光敏电阻的单片机LCD显示照度计。顾名思义就是基于CdS光敏电阻的特性，利用51单片机，测量出所接CdS光敏电阻两端电压，并通过CdS光敏电阻的特性，换算为光照度，在LCD1602显示屏上显示CdS光敏电阻电压和所对应的光照度。

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。

快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：