细节增强的matlab代码NTIRE2017超分辨率挑战：SNU_CVLab 介绍 这是我们的CVPR 2017 Workshop（）的项目存储库。 我们的SNU_CVLab小组（ Bee Lim，Sanghyun Son，Heewon Kim，Seungjun Nah和Kyoung Mu Lee ）是的获胜者。 我们的论文发表在CVPR 2017工作坊（）上，并获得了工作坊挑战赛的最佳论文奖。 有关详细信息，请参阅我们的论文。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用，请引用我们的工作： [1] Bee Lim，Sanghyun Son，Heewon Kim，Seungjun Nah和Kyoung Mu Lee， “增强深度残差网络以实现单图像超分辨率”，第二届NTIRE：图像恢复和增强的新趋势研讨会，以及图像超级挑战CVPR 2017决议。 [] [] [] @InProceedings{Lim_2017_CVPR_Workshops, author = {Lim, Bee and Son, Sanghyun and Kim, Heewon and Nah, Seungjun a

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。

以下步骤介绍了使用WLS进行图像融合的算法： （1）在我们的算法中，第一步是基于各向异性扩散（ANI）的两尺度分解，该分解用于在每次输入曝光时将较粗糙的细节（基础层）和较精细的细节（细节层）分开。 （2）弱纹理细节（即从ANI计算得出的细节层）和饱和度度量用于生成权重蒙版，以控制来自所有所有多次曝光中分离的基础层的像素的贡献。 （3）分别对第一步中计算的较粗细节和较细细节分别执行基于加权最小二乘（WLS）和基于Sigmoid函数的权重图细化。 （4）执行基于加权平均的较粗细节和较细细节的混合，以形成合成的无缝图像，而不会在大的不连续点附近模糊或丢失细节。

细节增强的matlab代码RRT明星 RRT星动计划 这是RRT *算法的Matlab实现，它是RRT的“增强”版本。 示例运行： 磁石颜色中的线表示障碍物。 黑线代表创建的快速探索树。 红线是从起点到终点的最终路径。 另一个非常幸运的发现： 该算法仅通过幸运地对一个点进行采样就找到了一条路径。 否则它将找不到路径，因为RRT *在狭窄的通道中无法很好地工作。 没有路径示例： rrt及其狭窄通道时变体不好，在这里我们可以看到算法无法找到从起点到终点的路径 高层次的解释 使用随机均匀抽样，我们选择一个点的坐标，然后尝试将其连接到当前树。 （起初仅由起点组成），我们尝试将此新点连接到树中最近的顶点。 只有在线路没有碰到任何障碍物的情况下，我们才能连接它们。 重复此过程，直到例如到达多个所需的树节点为止。 最后，我们找到最接近终点的点，并尝试将它们连接起来，如果能够的话，我们已经找到了一条路径。 （由于我们正在统一采样点，因此我们不太可能无法到达终点）如果涉及到一条狭窄的通道，则此算法很有可能找到一条路径。 除了RRT，对于每个随机点x_rand，该算法还会找到树中距随机点半径r的圆内的所有

细节增强的matlab代码多尺度曝光融合 2017年细节增强型多尺度曝光融合的matlab代码本文分为A和B部分。 零件代码：主要用于融合不同的曝光图像，此处的代码基于参考文献[12]和[13]进行了一些修改。 B部分的代码：主要是为了增强融合图像的细节，而优化部分的代码则基于参考文献[31]。

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高动态范围红外图像压缩的细节增强算法研究.pdf

细节增强的matlab代码DMFLDA2 这是一个深度学习框架，可通过整合线性和非线性特征来增强用于预测lncRNA-疾病关联的传统矩阵分解方法。 要求 tensorflow == 1.3.0 numpy == 1.11.2 scikit-learn == 0.18 scipy == 0.18.1 用法 在这个GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示DMFLDA的工作原理。 在data_processing文件夹中，我们提供了我们在研究中使用的以下数据集。 lda_interMatrix.mat是具有matlab格式的原始lncRNA-疾病相互作用矩阵。 它的形状是577个lncRNA x 272种疾病。 matrix.npy是numpy格式的lncRNA-疾病相互作用矩阵。 data.pkl用于存储采样的正样本和负样本。 u_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的U矩阵，其形状为577x64。 v_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的V矩阵，其形状为272x64。 在我们的演示中，我们提供了留一法的交叉验证来评估我们的模型。 您可以使用cross_v

细节增强的matlab代码图像超分辨率反馈网络 更新：我们建议的门控多反馈网络（GMFN）将出现在BMVC2019中。 “通过两个时间步长，每个时间步长包含7个RDB，与包括RDN的最新图像SR方法（其中包含16个RDB）相比，所提出的GMFN具有更好的重建性能。” 该存储库是我们建议的SRFBN的Pytorch代码。 该代码由并基于进行开发，并在具有2080Ti / 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python 3.6 / 3/7，PyTorch 0.4.0 / 1.0.0 / 1.0.1，CUDA 8.0 / 9.0 / 10.0）上进行了测试。 。 我们提出的SRFBN的体系结构。 蓝色箭头表示反馈连接。 有关我们建议的SRFBN的详细信息，请参见。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用，请考虑引用： @inproceedings{li2019srfbn, author = {Li, Zhen and Yang, Jinglei and Liu, Zheng and Yang, Xiaomin and Jeon, Gwanggil and

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124660052 2、基于快速双边滤波的细节增强算法（matlab代码），效果明显，很不错，可以直接运行使用。 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。