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结合图像增强的低光照目标检测算法

目录

结合图像增强的低光照目标检测算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1低光照环境下的目标检测问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2图像增强技术在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、相关技术与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1目标检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3深度学习在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、低光照目标检测算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1算法整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2基于图像增强的预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3目标检测模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.4检测结果优化与后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

四、图像增强技术在低光照目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1直方图均衡化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2对比度增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3噪声抑制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.4融合多种图像增强技术的策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

五、低光照目标检测算法的实现与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1数据集与实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2算法实现流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.4算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

六、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2不同算法性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.3算法鲁棒性与泛化性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

7.2对未来研究的展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

结合图像增强的低光照目标检测算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.1低光照图像增强方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.2常见低光照图像增强算法．．．．．．．