不均匀低照度图像的增强算法毕业论文【附代码】

不均匀低照度图像的增强算法研究主要内容：本研究针对不均匀低照度图像的增强问题，提出一种新型增强算法。首先，分析低照度图像的特性及其处理难点。接着，采用Retinex理论与非局部相似性结合的方法，提升图像的亮度和对比度。研究将使用标准图像数据集进行实验，评估增强效果，并通过视觉质量指标进行验证。希望本研究能为低照度图像的处理提供有效的技术支持，推动相关领域的应用发展。文档说明：本文阐述了Retinex理论、不均匀亮度先验模型、非局部相似性、双路径网络、多尺度特征、低质图像增强、核心的解决方案，涵盖了其主要设计思路、实验结果及仿真图示。不均匀低照度图像的增强算法研究通过优化传统方法，提升了求解效率和准确性，实验验证了其在不同应用场景下的稳定性与有效性。文档中包含了详细的仿真图和结果分析，提供了算法的示例代码及数据来源，最后附上了相关的参考文献，用以支持本文中的方法和结论。如还有疑问，或者科研方面的问题，可以通过文档最后的微信直接联系本团队。核心思路在实际拍摄场景中，由于光照变化、目标遮挡等多种原因影响，通常会导致拍摄的图像出现亮度信息不理想的现象，尤其在暗环境下拍摄的图像，会严重影响后续处理的性能。其中，不均匀低照度低质图像是最为常见的但具有独特性的一种图像。与其他类型的低照度低质图像相比，不均匀低照度低质图像中不同区域的信息不同，需要对其进行不同程度的处理。因此，本文以不均匀低照度低质图像为研究对象，以提升增强后图像质量以及处理速度为目标，从基于Retinex分解和无参考图像的神经网络增强算法两个方面出发，探索Retinex模型中的照度分量、反射分量，以及无参考图像的神经网络增强算法中图像对比度、多尺度特征及噪声的影响，以解决现有算法面临的问题。本文的主要研究内容和创新点如下:1.针对不均匀低照度低质图像的特性，设计具有特定性的照度分量估计方式，提出了一种基于不均匀亮度先验的低质图像增强算法。该算法首先针对不均匀低照度低质图像不同区域信息不同的特点，采用场景分割技术将图像分割聚类，并对每类使用三个颜色通道的比例系数进行照度分量的初始估计，以保留照度分量的自然性;然后，利用不均匀低照度低质图像的统计特性对初始估计的照度信息进行照度保留操作;最后，将保留后的照度分量进行结构纹理分解，从而将包含在照度分量中的纹理信息通过Retinex相除保留在反射分量中。与其他基于照度分量约束的Retinex变分分解增强算法的主观和客观对比实验表明，该算法在提升不均匀低照度低质图像的亮度方面具有优越的性能，且保证在增强不均匀低照度低质图像亮度的同时能够保留图像的细节信息，避免细节的丢失。2.针对不均匀低照度低质图像内部信息之间的相似性，为进一步保留图像的自然性以及避免颜色失真，提出了一种基于非局部相似性的低质图像增强算法。该算法对照度分量的梯度使用边缘信息进行权重约束，而对反射分量使用非局部相似性进行约束。其中，非局部相似性是根据图像的相似性寻找与目标图像块最相似的图像块，并利用该图像块的信息约束反射分量。在该算法中，利用颜色、对比度及纹理三个方面的信息对图像的相似性进行定义。基于上述照度分量梯度的权重约束和反射分量的非局部相似性约束可以构建相应的Retinex变分分解模型，从而获得分解的照度分量和反射分量。对照度分量进一步调整后，将其与分解的反射分量相乘即可得到该算法增强的图像。实验结果表明，该算法在提升原图像暗区域亮度的同时，对原图像亮区域的增强程度小。此外，与基于照度分量和反射分量同时约束的Retinex变分分解增强算法相比，本算法增强的图像保留了良好的自然性，且有效地避免了图像出现颜色失真。3.针对不均匀低照度低质图像的对比度和亮度需要同时增强的需求，以及人眼系统分频感知信号的特点，提出了一种无参考图像的双路径网络低质图像增强算法。该算法根据人眼视觉系统对不同频带感知信号的特性，将不均匀低照度低质图像利用高低频信号带的差别分为细节路径和结构路径，并对结构路径使用图像到亮度调整曲线的映射网络进行亮度增强，而对细节路径使用增强对比度的神经网络进行对比度增强。其中，增强对比度的神经网络利用亮度增强后的结构图像中的信息作为导向图，并且利用对数图像处理减法运算进行对比度调整，从而得到亮度和对比度同时增强的结果图像。实验结果表明，该算法在增强不均匀低照度低质图像的亮度和对比度方面具有较大的优势，可以快速有效地实现不均匀低照度低质图像的增强。4.针对不均匀低照度低质图像不同区域的对比度和噪声需要不同程度处理的需求，为更好地丰富图像的细节信息，提出了一种基于多特征注意力机制的低质图像增强算法。该算法首先使用多尺度稠密网络对不均匀低照度低质图像进行多尺度特征提取;然后，利用通道混洗操作对通道间的特征进行提取，以完善特征信息，并将这些特征通过对比度注意力机制与噪声注意力机制，引导后续的增强网络对不同区域予以不同的注意力或权重;最后，使用亮度映射曲线实现不均匀低照度低质图像的增强。通过对各个模块的分析，表明了该算法对增强不均匀低照度低质图像的有效性。除此之外，与基于深度学习的增强算法比较发现，该算法在提升图像细节信息方面具有较大的优势。通过对这四种增强算法的主观对比和客观评价，表明每种算法具有各自独特的优点和应用场合。基于不均匀亮度先验的低质图像增强算法用于提升图像的亮度信息;基于非局部相似性的低质图像增强算法用于保留图像的自然性;无参考图像的双路径网络低质图像增强算法用于快速有效地平衡图像的亮度和对比度信息;而基于多特征注意力机制的低质图像增强算法可用于丰富图像的细节信息。本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky230代码clear;clc;%不均匀低照度图像的增强算法研究%加载数据集numSamples=418;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由团队提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=418;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由团队提供learningRate=0.01;numEpochs=418;%训练网络forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在测试集上进行评估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=418;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=418;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%获取最佳个体bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次评估最佳个体在测试集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%辅助函数：sigmoid函数functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%辅助函数：sigmoid函数的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%辅助函数：交叉熵损失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%辅助函数：获取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

结果

常见算法与模型应用本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky2301各类智能优化算法改进及应用1.1三维装箱优化1.2配电网重构优化1.3优化调度1.4优化路由1.5微电网优化1.6优化分配1.7优化库存1.8优化充电1.9优化发车1.10优化覆盖1.11车间调度优化1.12优化选址1.13生产调度优化1.14优化位置1.15优化控制1.16优化组合1.17水库调度优化1.18优化设计1.19集装箱船配载优化1.20优化成本1.21水泵组合优化1.22医疗资源分配优化1.23优化电价1.24公交排班优化1.25优化布局1.26优化参数1.27货位优化1.28可视域基站和无人机选址优化1.29优化吸波1.30优化指派1.31智能交通灯优化1.32优化运行1.33优化调配1.34优化资源利用1.35智能分拣优化1.36物流中心选址优化1.37投资组合优化1.38用水调度优化1.39数据中心能源优化1.40广告投放优化1.41广告竞价优化1.42库存管理优化1.43供应链优化1.44能源效率优化1.45网络流量优化1.46冷库管理优化1.47电压控制优化1.48资源共享优化1.49优化位置选址1.50生产线效率优化2机器学习和深度学习分类与预测2.1机器学习和深度学习分类2.1.1CNN卷积神经网络分类2.1.2SVM支持向量机分类2.1.3XGBOOST分类2.1.4BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.5BP神经网络分类2.1.6RF随机森林分类2.1.7KNN分类2.1.8MLP全连接神经网络分类2.1.9LSTM长短时记忆网络分类2.1.10PNN概率神经网络分类2.1.11GRU门控循环单元分类2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13SCN随机配置网络模型分类2.1.14RELM鲁棒极限学习机分类2.1.15KELM混合核极限学习机分类2.1.16DBN深度置信网络分类2.1.17ELMAN递归神经网络分类2.1.18DELM深度学习极限学习机分类2.1.19GRNN广义回归神经网络分类2.1.20ELM极限学习机分类2.1.21OVO多分类支持向量机2.1.22Adaboost分类2.1.23CatBoost分类2.1.24LightGBM分类2.1.25神经自适应共振分类(ART)2.1.26离散选择模型分类(DCM)2.1.27阈值神经网络分类2.2机器学习和深度学习预测2.2.1ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.2ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.3ANN人工神经网络预测2.2.4BF粒子滤波预测2.2.5DKELM回归预测2.2.6ESN回声状态网络预测2.2.7FNN前馈神经网络预测2.2.8GMM高斯混合模型预测2.2.9GMDN预测2.2.10GRNN广义回归神经网络预测2.2.11GRU门控循环单元预测2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.13RELM鲁棒极限学习机预测2.2.14RF随机森林预测2.2.15RBF径向基函数神经网络预测2.2.16RNN循环神经网络预测2.2.17RVM相关向量机预测2.2.18SVM支持向量机预测2.2.19TCN时间卷积神经网络预测2.2.20XGBoost回归预测2.2.21模糊预测2.2.22奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.2.23SARIMA季节性自回归综合滑动平均模型预测2.2.24Prophet模型时间序列预测2.2.25LightGBM回归预测2.2.26ARIMA-GARCH组合预测2.2.27深度多层感知机预测2.2.28Transformer时间序列预测2.2.29Seq2Seq模型预测2.2.30SARIMA-LSTM混合模型预测2.2.31自编码器预测2.2.32LMS最小均方算法预测2.2.33BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.34BLS宽度学习神经网络预测2.2.35BP神经网络预测2.2.36CNN卷积神经网络预测2.2.37DBN深度置信网络预测2.2.38DELM深度学习极限学习机预测2.2.39LSTM长短时记忆网络预测2.2.40模型集成预测2.2.41高维数据预测2.2.42多变量时间序列预测2.3机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测PM2.5浓度预测SOC预测产量预测车位预测虫情预测带钢厚度预测电池健康状态预测电力负荷预测房价预测腐蚀率预测故障诊断预测光伏功率预测轨迹预测航空发动机寿命预测汇率预测混凝土强度预测加热炉炉温预测价格预测交通流预测居民消费指数预测空气质量预测粮食温度预测气温预测清水值预测失业率预测用电量预测运输量预测制造业采购经理指数预测产品推荐系统库存需求预测员工离职预测网络入侵检测金融欺诈检测社交媒体情绪预测自然灾害预测图像分割预测视频行为预测心电异常预测脑电波分类汽车故障预测智能家居用电量预测3图像处理方面3.1图像边缘检测3.2图像处理3.3图像分割3.4图像分类3.5图像跟踪3.6图像加密解密3.7图像检索3.8图像配准3.9图像拼接3.10图像评价3.11图像去噪3.12图像融合3.13图像识别3.13.1表盘识别3.13.2车道线识别3.13.3车辆计数3.13.4车辆识别3.13.5车牌识别3.13.6车位识别3.13.7尺寸检测3.13.8答题卡识别3.13.9电器识别3.13.10跌倒检测3.13.11动物识别3.13.12二维码识别3.13.13发票识别3.13.14服装识别3.13.15汉字识别3.13.16红绿灯识别3.13.17虹膜识别3.13.18火灾检测3.13.19疾病分类3.13.20交通标志识别3.13.21卡号识别3.13.22口罩识别3.13.23裂缝识别3.13.24目标跟踪3.13.25疲劳检测3.13.26旗帜识别3.13.27青草识别3.13.28人脸识别3.13.29人民币识别3.13.30身份证识别3.13.31手势识别3.13.32数字字母识别3.13.33手掌识别3.13.34树叶识别3.13.35水果识别3.13.36条形码识别3.13.37温度检测3.13.38瑕疵检测3.13.39芯片检测3.13.40行为识别3.13.41验证码识别3.13.42药材识别3.13.43硬币识别3.13.44邮政编码识别3.13.45纸牌识别3.13.46指纹识别3.14图像修复3.15图像压缩3.16图像隐写3.17图像增强3.18图像重建3.19图像特征提取3.20图像形态学处理3.21图像旋转3.22图像反转3.23图像去模糊3.24图像颜色调整3.25多尺度分解3.26图像超分辨率3.27背景分离3.28热成像分析4路径规划方面4.1旅行商问题（TSP）4.1.1单旅行商问题（TSP）4.1.2多旅行商问题（MTSP）4.2车辆路径问题（VRP）4.2.1车辆路径问题（VRP）4.2.2带容量的车辆路径问题（CVRP）4.2.3带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）4.2.4带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）4.2.5带距离的车辆路径问题（DVRP）4.2.6带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）4.2.7带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）4.2.8带距离的多车辆路径问题（MDVRP）4.2.9同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）4.2.10带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）4.2.11带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）4.3多式联运运输问题4.4机器人路径规划4.4.1避障路径规划4.4.2迷宫路径规划4.4.3栅格地图路径规划4.5配送路径规划4.5.1冷链配送路径规划4.5.2外卖配送路径规划4.5.3口罩配送路径规划4.5.4药品配送路径规划4.5.5含充电站配送路径规划4.5.6连锁超市配送路径规划4.5.7车辆协同无人机配送路径规划4.6无人机路径规划4.6.1飞行器仿真4.6.2无人机飞行作业4.6.3无人机轨迹跟踪4.6.4无人机集群仿真4.6.5无人机三维路径规划4.6.6无人机编队4.6.7无人机协同任务4.6.8无人机任务分配4.7无人驾驶路径规划4.8智能停车路径规划4.9多目标路径规划4.10动态路径优化4.11即时路径更新4.12混合动力汽车路径规划4.13高速公路车辆协调4.14矿山运输路径规划4.15智能仓储路径规划5语音处理5.1语音情感识别5.2声源定位5.3特征提取5.4语音编码5.5语音处理5.6语音分离5.7语音分析5.8语音合成5.9语音加密5.10语音去噪5.11语音识别5.12语音压缩5.13语音隐藏5.14语音关键词检测5.15语音身份验证5.16语音情绪转换5.17语音唤醒词检测5.18语音转写5.19声纹识别5.20语音分类5