EnhanceIMG

[TOC]

此代码库用于图像增强算法的探索，主要包括：低光增强、图像修复、超分辨率重建 ……

目录结构

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|--- asserts/
|--- awegan/ # GAN相关算法
|--- datasets/
|--- models/ # CycleGAN/Pix2Pix/SelfGAN
|--- options/
|--- util/
|--- __init__.py
|--- train.py
|--- ...
|--- colorspace/ # 色彩空间转换
|--- edges/ # 边缘检测算法
|--- filters/ # 各种滤波器
|--- histeq/ # 直方图均衡算法
|--- noises/ # 噪声
|--- priors/ # 自然图像先验信息
|--- __init__.py
|--- denoising.py
|--- inpainting.py
|--- networks.py # ResNet/SkipNet/UNet
|--- restoration.py
|--- ...
|--- retinex/ # Retinex系列算法
|--- __init__.py
|--- enhancer.py
|--- retinex_net.py # RetinexNet
|--- ...
|--- utils/ # 一些方法
|--- .gitignore
|--- demo.py
|--- LICENSE
|--- Madison.png
|--- README.md # 说明文档
|--- requirements.txt # 依赖文件

简单示例

添加噪声

噪声（原图|椒盐噪声|高斯噪声）

各种滤波器

滤波器（椒盐噪声|均值滤波|中值滤波）

滤波器（高斯噪声|高斯滤波|双边滤波|联合双边滤波）

滤波器（高斯噪声|引导滤波）

边缘检测

检测算子（灰度图|Laplacian|Sobel|Scharr）

检测算子（灰度图|LoG|DoG|Gabor）

其他算法（灰度图|结构森林|HED|HED-feats-5）

传统增强算法

直方图均衡（原图|HE|AHE|CLAHE）

Gamma 校正（原图|Gamma|Gamma+MSS）

Retinex（原图|MSRCR|AMSRCR|MSRCP）

Retinex 增强（原图|AttnMSR|AttnMSR+MSS）（Mine）

自然图像先验

降噪（噪声图|降噪1|降噪2）

神经网络

RetinexNet（原图|RetinexNet）

生成对抗网络

Pix2Pix

（边缘 <=> 图像）

（低光 <=> 正常）

CycleGAN

（夏天 <=> 冬天）

（低光 <=> 正常）

参考资料

• Retinex
  • Multiscale Retinex
  • An automated multi Scale Retinex with Color Restoration for image enhancement
  • A multiscale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes
  • Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement
• Image Prior
  • Deep Image Prior
• GAN network
  • Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
  • Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
  • High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
  • Toward Multimodal Image-to-Image Translation
  • Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
  • Deep Residual Learning for Image Recognition
  • U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
  • Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

TODO

• AttnMSR 图像增强算法（Mine）
• RetinexNet 低光增强模型
• ResNet / SkipNet / UNet
• Deep Image Prior（自然图像先验信息）
• Pix2Pix 模型用于图像增强
• CycleGan 模型用于图像增强
• SelfGAN 图像增强模型（Mine，完善中）

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