Dies ist die Linux-App namens Exposure Correction, deren neueste Version als Exposure_Correctionsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens „Exposure Correction with OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
Ad
Belichtungskorrektur
BESCHREIBUNG
Exposure_Correction ist ein Forschungsprojekt, das die Implementierung für das Papier „Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction“ (CVPR 2021) bereitstellt. Das Repository konzentriert sich auf die Korrektur schlecht belichteter Fotos und behandelt sowohl Unter- als auch Überbelichtung mithilfe eines Deep-Learning-Ansatzes. Die Methode verwendet ein mehrskaliges Framework, das lernt, Bilder durch Anpassung der Belichtungsstufen über verschiedene räumliche Auflösungen hinweg zu verbessern. Dadurch kann das Modell feine Details bewahren und gleichzeitig globale Beleuchtungsinkonsistenzen korrigieren. Das Repository enthält vortrainierte Modelle, Datensätze sowie Trainings-/Testcode, um Reproduzierbarkeit und Experimentierfreude zu ermöglichen. Mithilfe dieses Frameworks können Forscher und Entwickler Belichtungskorrekturen auf eine Vielzahl natürlicher Bilder anwenden und so die Bildqualität ohne manuelle Bearbeitung verbessern. Das Projekt dient sowohl als Forschungsreferenz als auch als praktisches Werkzeug für rechnergestützte Fotografie und Bildverbesserung.
Eigenschaften
- Implementierung einer mehrskaligen Fotobelichtungskorrektur (CVPR 2021)
- Behandelt sowohl unterbelichtete als auch überbelichtete Bilder
- Vortrainierte Modelle und Datensätze zur Reproduzierbarkeit
- Trainings- und Testskripte für Experimente
- Bewahrt feine Details und korrigiert gleichzeitig die Gesamtbelichtung
- Anwendbar auf Computerfotografie und Bildverarbeitungsanwendungen
Programmiersprache
MATLAB
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/exposure-correction.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.