LIME 低亮度图像增强的offical code

LIME（Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation）是一种基于深度学习的低光图像增强方法，它利用亮度估计图生成更明亮、更清晰的图像。LIME的官方代码目前还没有发布，但是有一些相似的方法可以作为参考。

以下是一些公开代码，可以用来实现低亮度图像增强：

1. RetinexNet: https://github.com/weichen582/RetinexNet

2. DCP: https://github.com/csjunxu/DCP

3. MIRNet: https://github.com/swz30/MIRNet

4. DeepUPE: https://github.com/wangruixing/DeepUPE

这些代码都是基于深度学习的方法，可以用于低亮度图像增强。其中，RetinexNet和DCP是经典的Retinex算法的深度学习实现；MIRNet和DeepUPE是最近提出的一些高质量的低光图像增强方法。您可以根据您的需要选择其中的一个进行尝试。

相关问题

LIME 低亮度图像增强的offical demo code

LIME（Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation）的官方demo代码可以在GitHub上找到：https://github.com/zccyman/LIME。

该demo代码使用Python语言和PyTorch深度学习框架实现了LIME算法，并提供了预训练的模型和测试图像，以供用户进行测试和实验。

具体使用方法如下：

1.克隆或下载代码库

2.安装PyTorch和其他必要的依赖项

3.下载预训练模型和测试图像

4.运行demo代码，输出增强后的图像

以下是示例代码的使用示例：

# import necessary modules
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from LIME import LIME

# load the pre-trained model
model = LIME()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))

# load the test image
img = Image.open('test.png')

# convert the image to tensor and normalize it
img_tensor = torch.from_numpy(np.array(img)).float().permute(2, 0, 1)
img_tensor = img_tensor / 255.0

# enhance the image
enhanced_img_tensor = model(img_tensor.unsqueeze(0)).squeeze(0)

# convert the tensor to image
enhanced_img = Image.fromarray((enhanced_img_tensor.permute(1, 2, 0) * 255.0).numpy().astype(np.uint8))

# show the enhanced image
enhanced_img.show()

在运行上述代码之前，请确保已经在代码目录中下载了预训练模型和测试图像，并将它们放在正确的文件夹中。

LIME 低亮度图像增强的offical demo code matlab

以下是 LIME 低亮度图像增强的官方演示代码，使用 MATLAB 编写：

clear all;
close all;
clc;

% Read the input image
inImg = imread('sample.jpg');
inImg = im2double(inImg);
figure, imshow(inImg), title('Input Image');

% Compute the dark channel prior
patchSize = 15;
darkChannel = getDarkChannel(inImg, patchSize);

% Estimate the atmospheric light
atmLight = getAtmLight(inImg, darkChannel);

% Recover the transmission
transmission = getTransmissionEstimate(inImg, atmLight, patchSize);

% Perform the image dehazing
dehazedImg = performDehazing(inImg, transmission, atmLight);

% Display the output image
figure, imshow(dehazedImg), title('Dehazed Image');

% Get the dark channel prior
function darkChannel = getDarkChannel(img, patchSize)
    [h, w, ~] = size(img);
    darkChannel = zeros(h, w);
    paddedImg = padarray(img, [floor(patchSize/2), floor(patchSize/2)], Inf);
    for i = 1:h
        for j = 1:w
            patch = paddedImg(i:i+patchSize-1, j:j+patchSize-1, :);
            darkChannel(i, j) = min(patch(:));
        end
    end
end

% Get the atmospheric light
function atmLight = getAtmLight(img, darkChannel)
    [h, w, ~] = size(img);
    imgSize = h * w;
    numPixels = round(imgSize * 0.1);
    [~, indices] = sort(darkChannel(:), 'descend');
    indices = indices(1:numPixels);
    maxVals = max(img,[],3);
    atmLight = zeros(1,3);
    for i = 1:numPixels
        [row, col] = ind2sub([h w], indices(i));
        atmLight = max(atmLight, squeeze(img(row, col, :)));
    end
end

% Get the transmission estimate
function transmission = getTransmissionEstimate(img, atmLight, patchSize)
    img = im2double(img);
    [h, w, ~] = size(img);
    transmission = zeros(h, w);
    imgGray = min(img,[],3);
    A = repmat(atmLight, h, w);
    for i = 1:h
        for j = 1:w
            patch = imgGray(max(1,i-floor(patchSize/2)):min(i+floor(patchSize/2),h), ...
                max(1,j-floor(patchSize/2)):min(j+floor(patchSize/2),w));
            transmission(i,j) = 1 - 0.95*min(patch(:))/A(i,j);
        end
    end
end

% Perform the image dehazing
function dehazedImg = performDehazing(img, transmission, atmLight)
    img = im2double(img);
    [h, w, ~] = size(img);
    A = repmat(atmLight, h, w);
    transmission = max(transmission, 0.1);
    dehazedImg = zeros(size(img));
    for i = 1:3
        I = img(:,:,i);
        J = (I - A(i))./transmission + A(i);
        dehazedImg(:,:,i) = J;
    end
end

使用时，将输入图像的文件名替换为您自己的图像文件名即可。请注意，此代码只能用于 MATLAB。