低照度图像增强技术及其算法实现：matlab与python代码分享

资源摘要信息:"暗通道matlab代码-Publications-on-low-illumination-image-enhancement:关于低照度图像增强" 知识点一：低照度图像增强技术 低照度图像增强技术主要是针对在光线不足的环境中获取的图像进行优化处理，以提高图像的可见性和视觉质量。这类技术在计算机视觉、图像处理等领域应用广泛，如夜间监控、天文摄影、医学成像等。其中，暗通道先验原理是近年来比较流行的一种图像增强方法。 知识点二：图像质量指标 在图像处理领域中，图像质量评估是一个重要的环节，常见的指标有PSNR、SSIM、VIF和FSIM等。PSNR(峰值信噪比)是衡量图像质量的一个传统方法，而SSIM（结构相似性）则侧重于测量两幅图像的结构相似性。VIF（视觉质量）考虑了人类视觉系统的特性，FSIM（功能相似性）综合了多种图像特征。NIQE（自然度图像质量评估器）是一种无参考的图像质量评估方法，能够评估图像的自然度。 知识点三：图像增强算法的实现 1. 通过边缘增强型多重曝光融合网络（EEMEFN）实现微光图像增强，这种技术通过深度学习模型学习如何将多帧曝光不同的图像融合成一张具有高细节的图像。 2. 使用深度照明估计进行曝光不足照片增强，这种方法通过估计图像的深度照明信息，能够有效地重建在暗环境中的物体细节。 3. 学习在黑暗中观看的技术，这类方法通常结合了深度学习和图像处理技术，以提升在低照度环境下的成像效果。 知识点四：代码实现与应用 根据文件描述，存在相关的matlab代码和python代码，这些代码实现了上述提到的各种图像增强算法。代码的实现能够帮助研究者和开发人员将理论应用到实际问题中，增强图像质量，改善视觉效果。 知识点五：数据集和研究论文 bmvc2018是一个与低照度图像增强相关的数据集，它可能包含了在不同光照条件下拍摄的图像，用于测试和验证图像增强算法的效果。同时，文件提到了几篇发表在顶级会议（如AAAI、CVPR、ICCV）上的论文，这些论文涵盖了低照度图像增强的不同方法和技术，为该领域的发展提供了理论基础和技术支持。 知识点六：系统开源 标签“系统开源”表明这些图像增强的算法和实现代码是公开的，研究者和开发者可以自由地获取和使用这些资源。开源资源的共享有助于推动技术的发展和创新，也为相关的学术交流和合作提供了平台。 通过以上信息，可以看出该压缩包子文件包含了丰富的低照度图像增强的理论知识、算法实现、开源代码和相关研究论文。这些内容对于从事图像处理、计算机视觉、深度学习等领域的专业人士和学者具有重要的参考价值。