原图整体偏亮有哪些增强算法处理

Ⅰ 低亮度图片增强方法：基于多图像融合的低亮度图片增强算法

这篇博客介绍两篇基于多图像融合的低亮度图片增强算法：

基于多图像融合的低亮度质量评价算法主要考虑融合多幅图片来进行低亮度图片的增强。

由Retinex理论：

其中 是亮度分量， 是RGB通道上的反射分量， 是待增强的分量。

首先，使用RGB通道上每个pixel的最大值最为亮度分量的一个估计值。

因为图像的亮度分量一般是局部光滑的，所以文章中使用了形态学中的闭环操作来进一步估计亮度分量：

公式中除以255是为了将亮度分量限制到了[0,1]，文章中选取了disk作为结构元素。

亮度分量通过guided filter来保持the shape of large contours：

是中心在 上的窗口。

multi_fusion融合了多幅增强的亮度分量：

最后，权重由以下公式表示：

文章中首先将各个亮度分量 通过Laplacian金字塔分解为多个尺度上特征图，将权重 使用高斯金字塔光滑过度的部分。

将第 金字塔层的图像进行融合：

融合多个金字塔层的图像：

其中 是上采样操作。

最后增强的图片由下式得到：

EFF考虑融合同一场景下不同曝光程度的图片来增强低亮度图片。

为了得到完美曝光的图片，Exposure Fusion框架融合了不同曝光的图片：

其中 是各个颜色通道上的不同曝光率下的图片， 为对应的权重。

由之前基于相机响应模型的低亮度图片增强算法，我们可以得到同一场景下，不同曝光率的图片间的转换公式：

在这篇文章中，作者只考虑了两种曝光率的图片，第一种是低亮度下的图片，另一种是低亮度下的图片使用曝光增强后的图片。

由于需要将曝光完好的像素赋予更大的权重，所以文章中使用图片的亮度分量作为权重：

其中 用来调节增强的程度

对于亮度分量的求解可参考原文或是之前介绍基于相机响应模型的低亮度图片增强算法的博客。

与之前介绍基于相机响应模型的低亮度图片增强算法的博客中一致：

文章中首先排除了原图中曝光较好的像素点：

其中 只包含了曝光不足的像素点。

的亮度部分定义为：

则对于曝光率增强后的亮度分量有：

将曝光不足的像素点转化为曝光正常的像素点后，可以提供的信息应该变大，所以，这里使用了图片墒最大化来求解曝光比：

则由

可得到增强后的图片。

https://xueyangfu.github.io/projects/sp2016.html
https://t.github.io/OpenCE/caip2017.html

Ⅱ 求图像处理算法中，调整亮度、对比度、饱和度的算法！

我觉得你了解这几个调整工具的算法，还没有了解一下图层混合模式的计算方法有意义。亮度就是一幅照片中的黑白灰分布情况，对比度是亮部和暗部的差距，饱和度就是颜色纯度，前两者是灰度概念，饱和度才和颜色有关系。
而且亮度、对比度作为概念来理解，当然很有意义，但是这个调整工具PS已经把它弱化了，因为它调整太过粗放，用色阶和曲线都能更精确的实现。

Ⅲ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

Ⅳ 图像变换的目的是什么，常用的图像变换算法有哪些

图像变换的目的为了有效和快速地对图像进行处理和分析，需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外的空间，利用空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间以得到所需的效果。

图像变换是对图像处理算法的总结，它可以分为四个部分：空域变换等维度算法，空域变换变维度算法，值域变换等维度算法和值域变换变维度算法。

其中空域变换主要指图像在几何上的变换，而值域变换主要指图像在像素值上的变换。等维度变换是在相同的维度空间中，而变维度变换是在不同的维度空间中，例如二维到三维，灰度空间到彩色空间。

(4)原图整体偏亮有哪些增强算法处理扩展阅读：

相关延伸：图像简介

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高；

可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。

中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。

Ⅳ 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(5)原图整体偏亮有哪些增强算法处理扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

Ⅵ 在图像处理中有哪些算法

太多了，去找本书看看吧！给个大概的介绍好了
图像处理主要分为两大部分：
1、图像增强
空域方法有 直方图均衡化
灰度线性变化
线性灰度变化
分段线性灰度变化
非线性灰度变化（对数扩展
指数扩展）

图像平滑
领域平均法（加权平均法
非加权领域平均法）
中值滤波
图像锐化
Roberts算子
Sobel算子
拉普拉斯算子

频域方法有
低通滤波
理想低通滤波
巴特沃斯低通滤波
指数低通滤波
梯形低通滤波
高通滤波
理想高通滤波
巴特沃斯高通滤波
指数高通滤波
梯形高通滤波
彩色图像增强（真彩色、假彩色、伪彩色增强）
2、图像模糊处理
图像模糊处理
运动模糊（维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
）

高斯模糊（维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
）
图像去噪处理
高斯噪声
（维纳滤波
样条插值
低通滤波
……
）
椒盐噪声
（中值滤波
……
）