lime: low-light image enhancement via illumination map estimation
时间: 2023-04-28 13:02:43 浏览: 232
Lime是一种通过估计照明图来增强低光图像的技术。它可以通过分析图像中的光照情况,提高图像的亮度和对比度,使得图像更加清晰明亮。这种技术在夜间拍摄、弱光环境下的拍摄以及其他低光条件下的拍摄中非常有用。
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-i I, --indir I Input genome fasta directory (*.fa|*.fna[.gz]|*.fasta) -o O, --outdir O Output directory -m , --mode ANI calculation mode ('fastani'[default]|'skani') -t , --thread_num Thread number parameter (Default: MaxThread - 1) --overwrite Overwrite previous ANI calculation result (Default: OFF) --fig_width Figure width (Default: 10) --fig_height Figure height (Default: 10) --dendrogram_ratio Dendrogram ratio to figsize (Default: 0.15) --cmap_colors cmap interpolation colors parameter (Default: 'lime,yellow,red') --cmap_gamma cmap gamma parameter (Default: 1.0) --cmap_ranges Range values (e.g. 80,90,95,100) for discrete cmap (Default: None) --annotation Show ANI value annotation (Default: OFF) -v, --version Print version information -h, --help Show this help message and exit
这段代码是 ANIcalculator 工具的命令行参数,用于计算基因组序列的平均核酸同源性(ANI)。具体来说,它的含义如下:
- -i I, --indir I 指定输入的基因组序列文件所在的目录,可以是 *.fa、*.fna[.gz] 或 *.fasta 格式。
- -o O, --outdir O 指定输出结果的目录。
- -m , --mode 指定 ANI 的计算模式,可以是 'fastani'(默认值)或 'skani'。
- -t , --thread_num 指定线程数参数,用于加速计算(默认值为最大线程数减一)。
- --overwrite 表示是否覆盖之前的 ANI 计算结果,默认为关闭。
- --fig_width 指定生成的聚类热图的宽度,默认为 10。
- --fig_height 指定生成的聚类热图的高度,默认为 10。
- --dendrogram_ratio 指定树状图的比例,默认为 0.15。
- --cmap_colors 指定颜色映射插值的颜色参数,默认为 'lime,yellow,red'。
- --cmap_gamma 指定颜色映射的 gamma 参数,默认为 1.0。
- --cmap_ranges 指定用于离散颜色映射的范围值,默认为 None。
- --annotation 表示是否显示 ANI 值注释,默认为关闭。
- -v, --version 打印版本信息。
- -h, --help 显示帮助信息并退出。
ANIcalculator 工具可以用于计算基因组序列的平均核酸同源性,并生成聚类热图以可视化结果。可以根据具体的需求调整参数进行计算。
c++实现LIME低照度图像处理算法
LIME(Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation)是一种基于图像分解和估计的低照度图像处理算法。它通过估计图像的光照图来增强低照度图像的细节和对比度。
以下是LIME算法的实现步骤:
1. 加载低照度图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波,以减少噪声。
3. 对滤波后的灰度图像进行SVD分解,得到三个矩阵:U、S和V。
4. 根据S矩阵的奇异值,计算一个阈值,将其与S矩阵中的每个元素进行比较,并将小于阈值的元素设置为0。
5. 重新构建三个矩阵,得到一个新的图像矩阵。
6. 对新的图像矩阵进行CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)处理,以增强对比度。
7. 对原始灰度图像和增强后的图像进行差异计算,得到一张亮度图。
8. 对亮度图进行高斯滤波,以减少噪声。
9. 对滤波后的亮度图进行二值化,得到一个光照图像。
10. 对原始灰度图像进行直方图均衡化处理,以增强亮度。
11. 将光照图与增强后的灰度图像相乘,得到最终的增强图像。
下面是Python代码实现LIME算法:
```python
import cv2
import numpy as np
def lime(image):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
# SVD分解
U, S, V = np.linalg.svd(blur)
# 计算阈值
threshold = np.median(S) / 2
# 将S矩阵中小于阈值的元素设置为0
S[S < threshold] = 0
# 重新构建图像矩阵
new_image = np.dot(U, np.dot(np.diag(S), V))
# CLAHE处理
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
new_image = clahe.apply(new_image)
# 计算亮度图像
brightness_map = cv2.absdiff(gray, new_image)
# 高斯滤波
brightness_map = cv2.GaussianBlur(brightness_map, (5, 5), 0)
# 二值化
_, illumination_map = cv2.threshold(brightness_map, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 直方图均衡化
enhanced_image = cv2.equalizeHist(gray)
# 将光照图像与增强图像相乘
enhanced_image = cv2.multiply(enhanced_image, illumination_map/255)
# 返回增强后的图像
return enhanced_image
```
以上是LIME算法的简单实现,实际应用中还需要对算法进行优化和调整,以提高增强效果和运行速度。