遵义市播州区中等职业学校简介
贵州省中职学校名录(346所)
江口县职业技术学校
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玉屏侗族自治县职业技术学校
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黔南州
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黔南理工学校 黔南民族医学高等专科学校中专部 黔南民族职业技术学院中专部 黔南桥城电脑学校 贵州省电子信息高级技工学校
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各类学校简介怎么写
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学校简介范文篇(一)当初升的朝霞正绽放着灿烂，当晨雾和炊烟在田野上轻轻飘散，在古老的白湖渡北岸，在合九铁路、105国道的身边，有一所书声朗朗、生机盎然的学校，这就是黄梅县濯港镇白湖中学。
白湖中学始建于1970年，两次合并，一次搬迁，1987年白湖乡建制，学校升格为乡直中学，2001年白湖乡与濯港镇合并，隶属于濯港镇中心学校。
过去的白湖中学，规模不大，面积较小，学生不足300，教职工不满20，三栋民房一字排开，教学设施简陋，教学环境较差。
承各级领导悉心关怀，蒙几代贤达栉风沐，经数届师生发愤图强，而今的白湖中学焕然一新。
走进白湖中学，便有一股蓬勃之气、书香之气、自然之气迎面扑来。
学校占地面积四万余平方米，建筑面积11200平方米。
布局合理，绿化环境优美。
有教学楼、综合楼、教师公寓楼、学生宿舍楼、学生食堂共9幢。
新竣工的学生食堂，造型优美，环境优雅;新建成的运动场观礼台，气势宏伟，高-瞻远瞩;展览室资料齐全，琳琅满目;图书室、阅览室、仪器室、实验室、微机室，应有尽有，并广泛运用于教育教学之中。
白湖中学现有教学班18个，在校学生1100余人，专任教师64人。
其中市级骨干教师9人，国家级、省级教育学会会员3人，湖北省教研教改先进个人1人，县级优秀教师、师德标兵10人次。
师资力量雄厚，教学水平精湛。
学校从课堂入手，坚持“先学后教，以学定教、教学合一”的现代教学理念，改革教学模式，提高教学质量。
2009年春季，学校成功举办“黄梅县‘教学练’课题实验暨教学成果转化观摩会”，全县教育精英云集于此，摩拳擦掌，讨论热烈;武穴市教育局、教研室、黄梅县第二中学、晋梅中学、小池中学等三十多个单位，纷纷前来观摩学习。
经过四年的打拼，学校已实现了第一个目标——“平安白湖中学”，正朝着“品牌白湖中学”迈进。
贵州省2021年具有中等职业学校(技工院校)学历教育招生资质学校及专业名录
附件：序号学校名称高职院校中职部 （35所）★贵州装备制造职业学院 (中职部 ）机构代码 学校性 质1252000042 公办9200822 N主管部门 贵州省教育厅学校地址贵州省 2021年具有中等职业学校 （技工院校 ）学历教育招生资质学校及专业名录招生专业省教育厅管理的职业院校 （189所）招生 计划数是否 联合招生学习形式高职部 ： 贵阳市清镇市职教城时光校区将军石路 1号数控技术应用 、城市轨道交通运营管理 、机电设备安装与维修 、工程机械运用与维修 、汽车制造与检修 、汽车美容与装饰 、汽车 1000否中职部：贵阳市南明区富源南路 186车身修复 、计算机应用 、计算机平面设计 、计算机网络技术号全日制★贵州建设职业技术学院 (中职部 ） 40920141 -1 公办贵州省教育厅贵州省贵阳市清镇职教城时光校区百 花路建筑工程施工 、建筑装饰技术 、计算机应用 、电子商务 、会计事 务、机电技术应用 、汽车运用与维修 、建筑工程造价 、新型建筑 材料生产技术 、建筑智能化设备安装与运维 、市政工程施工 、给排水工程施工与运行1105与贵阳市白云区职业技术学校联合招生 200人 注贵州建设职业技术学院学籍 ，其中建筑工程 施工专业 100人、机电技术应用专业 50人、汽车运用与维修专业 50人。
贵阳市经济贸易中等专业学校联合招生 500人 注贵州建设职业技术学院学籍 ，其中建筑工程 施工专业 200人、建筑装饰技术专业 150人、计 算机应用专业 50人、电子商务专业 50人、会计事务专业 50人。
全日制12520000 MB★贵州护理职业技术学院公办 贵州省卫生健康委员会贵州省贵定县盘江镇护理、护理（口腔护理方向 ）、中医护理500否全日制1966683 J发电厂及变电站运行与维护 、供用电技术 、电子信息技术 、建筑★ 贵州水利水电职业技术学院 （中专部 ） 42922930 -X 公办贵州省水利厅贵州省黔南州龙里县冠山街道办事处 装饰技术 、建筑工程施工 、建筑工程造价 、水利水电工程施工 、 1400否桃园新村水利工程运行与管理 、城市轨道交通运营服务 、计算机应用 、电子商务 、高星级饭店运营与管理 、建筑智能化设备安装与运维全日制12520000 MB★ 贵州电子商务职业技术学院 (中专部 ）公办OW153401贵州省商务厅高职部 ：贵州省清镇市职教城乡愁大 道 中专部 ：贵阳市南明区花果园沙坡路 20号电子商务 、会计事务 、市场营销 、计算机应用 、幼儿保育 、大数 据技术应用 、工艺美术 、物流服务与管理 、电子信息技术 、数字媒体技术应用 、中餐烹饪 、高星级饭店运营与管理1000与清镇市中等职业技术学校联合招生专业 : 电子商务 （120人） 会计事务 （120人）大数据技术应用 （50人） 工艺美术 （50人）与湄潭县中等职业学校联合招生专业 ： 电子商务 （120人） 幼儿保育 （100人）物流服务与管理 （100人） 中餐烹饪 （50人）*注：联合招生采取 1十2教学模式 ，注册贵州 电子商务职业技术学院中专部学籍 ，颁发贵州电子商务职业技术学院中专部毕业证书 。
中等职业学校示范特色专业及实训基地建设方案和任务书
中等职业学校示范特色专业及实训基地建设方案和任务书目录一、内容简述 (2)1.1 制定背景与意义 (2)1.2 方案与任务书编制依据 (4)1.3 方案与任务书适用范围 (5)二、中等职业学校概述 (6)2.1 学校概况 (7)2.2 专业设置情况 (8)2.3 教学资源与设施 (9)三、示范特色专业建设 (10)3.1 专业定位与目标 (10)3.2 专业课程体系构建 (10)3.3 教学方法改革与创新 (12)3.4 实践教学环节设计 (13)3.5 专业教学团队建设 (14)四、实训基地建设 (15)4.1 实训基地规划与设计 (16)4.2 师资队伍建设与培训 (18)4.3 实训设备与耗材采购 (19)4.4 实训项目开发与实施 (20)4.5 实训基地管理制度建设 (22)五、建设任务与分工 (23)5.1 建设任务分解 (25)5.2 责任部门与责任人 (26)六、保障措施 (27)6.1 经费保障 (28)6.2 政策支持与协调 (29)6.3 监督管理与评估机制 (29)6.4 宣传推广与交流合作 (31)一、内容简述本建设方案旨在深入实施职业教育质量提升行动计划，围绕“弘扬工匠精神，培育技术技能人才”的总体目标，通过示范特色专业的打造和实训基地的建设，深化职业教育改革，提升职业教育教学质量和学生综合素质。
建设思路以服务为宗旨，以就业为导向，依托产业、对接岗位、强化实践、突出创新，促进教育链、人才链与产业链、创新链有效衔接。
目标是展示中等职业学校服务经济社会发展的能力和水平，形成一批具备良好的社会声誉、较高的行业认可度、较强的前瞻性和适应性的示范特色专业，并通过改善实训条件，提升学校师资能力和设施水平，增强学生的动手能力和实践操作技能。
本方案将从专业设置调整、课程体系建设、师资队伍培养、校企合作深化和信息化教学应用等多个方面出发，构建全面、实际、务实的实训基地，为学生的职业生涯规划和未来的发展奠定坚实基础。
遵义县中等职业学校招生指南
遵义县中等职业学校招生指南
遵义县中等职业学校招生指南
高中是我国九年义务教育结束后更高一级的教育机构，接受初中合格毕业生，一般学制为三年制，即高一、高二、高三。
我国的高中教育指初中以后高中阶段的教育，包括：普通高中、职业高中、中等专业学校、中级技工学校等，属于高中教育的范畴。
我国的高中教育为非义务教育，学生就读须交纳必要学费与其它费用。
以下是小编为大家整理的遵义县中等职业学校招生指南相关内容，仅供参考，希望能够帮助大家。
一、招生对象及报名条件：
1、品行端正的应往届初高中毕业生及待业青年。
2、身体健康、生活能自理（身体虽有残疾却无传染性疾病且生活能自理）的'学生。
3、仪表端庄，不蓄长发、不留怪发、不染发、无纹身、不佩戴各类饰品（项链、耳环等）的学生。
4、部分专业需笔试、面试。
就读我校的中职学生享受的优惠政策：
1、免学费（学校所收费用为书本、住宿水电、耗材和预收的技能鉴定费）。
2、单亲家庭、残疾人家庭、低保家庭、烈属家庭子女和孤儿享受国家、学校、企业的奖（助）学金。
3、涉农专业（现代农艺技术）均享受国家贫困助学金2000元/年。
二、助学工程：
1、建筑装饰、平面设计、学前教育等专业可报读贵州民族大学（遵义县中等职业学校教学点大专班）。
2、凡是我校的毕业生，均可报读中央广播电视大学（遵义县电大工作站），进行专科、本科学历的提升。
3、第三年可报读高职备考班，参加高职考试（学校推荐优秀学生），升入本专科院校，圆大学梦。
三、毕业待遇：
1、通过考试、考核，获取职业技能证书和中职毕业证书，优秀者学校推荐就业。
2、鼓励、帮助毕业生自主创业。
1.感恩的心征文作品一等奖
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基于引导滤波的微光图像增强算法研究
第１３卷㊀第４期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．４㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年４月㊀Ａｐｒ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０４－０１２２－０７中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ基于引导滤波的微光图像增强算法研究陈㊀婷１，蒲亨飞１，黄治勇１，李良荣１，张丰云２（１贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳５５００２５；２遵义市播州区中等职业学校，贵州遵义５６３０００）摘㊀要：针对低光照条件下，成像设备获取的图像存在低亮度㊁细节丢失的问题，提出一种基于引导滤波的微光图像增强算法，以实现微光图像增强㊂首先，将微光图像从ＲＧＢ转到ＨＳＶ空间，并将Ｖ通道复制为３份，分别采用直方图均衡化㊁改进的伽马校正及经典的非锐化掩膜对其进行处理㊂其次，用合适的融合权重将３份处理后的Ｖ通道进行多尺度融合，再采用改进的引导滤波对融合后的Ｖ通道进行处理㊂最后，将处理后的图像反变回ＲＧＢ颜色系统，从而实现图像增强㊂通过与现有的４种图像增强算法进行主观视觉效果对比以及客观指标分析，实验结果表明，所提算法可有效提高图像亮度，增强图像细节，提升图像的质量㊂关键词：引导滤波；多尺度融合；图像增强；微光图像；伽马校正Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｇｕｉｄｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇＣＨＥＮＴｉｎｇ１，ＰＵＨｅｎｇｆｅｉ１，ＨＵＡＮＧＺｈｉｙｏｎｇ１，ＬＩＬｉａｎｇｒｏｎｇ１，ＺＨＡＮＧＦｅｎｇｙｕｎ２（１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＢｉｇＤａｔａａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５００２５，Ｃｈｉｎａ；２ＺｕｎｙｉＢｏｚｈｏｕＤｉｓｔｒｉｃｔＳｅｃｏｎｄａｒｙＶｏｃａｔｉｏｎａｌＳｃｈｏｏｌ，ＺｕｎｙｉＧｕｉｚｈｏｕ５６３０００，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌｏｗｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ，ａｎｄｄｅｔａｉｌｓｌｏｓｓｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｉｍａｇｉｎｇｅｑｕｉｐｍｅｎｔｕｎｄｅｒｔｈｅｌｏｗｌｉｇｈｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｌｏｗｌｉｇｈｔｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｇｕｉｄｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇｔｏｒｅａｌｉｚｅｌｏｗｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｌｏｗｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｉｓｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｆｒｏｍＲＧＢｔｏＨＳＶｓｐａｃｅ，ａｎｄｔｈｅＶｃｈａｎｎｅｌｉｓｃｏｐｉｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃｏｐｉｅｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｉｍｐｒｏｖｅｄｇａｍｍａｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎａｎｄａｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｕｎｓｈａｒｐｍａｓｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｔｈｒｅｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄＶｃｈａｎｎｅｌｓａｒｅｆｕｓｅｄｉｎｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｗｉｔｈａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｆｕｓｉｏｎｗｅｉｇｈｔ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｆｕｓｅｄＶｃｈａｎｎｅｌｉｓｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙｉｍｐｒｏｖｅｄｇｕｉｄｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｉｍａｇｅｉｓｒｅｖｅｒｓｅｌｙｃｈａｎｇｅｄｂａｃｋｔｏＲＧＢｃｏｌｏｒｓｙｓｔｅｍｔｏｒｅａｌｉｚｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｍａｇｅｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｍａｇｅｎｏｉｓｅ，ｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｉｍａｇｅｄｅｔａｉｌａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｇｕｉｄｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｆｕｓｉｏｎ；ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｉｍａｇｅ；Ｇａｍｍａｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ基金项目：国家自然科学基金（６２１６３００６）㊂作者简介：陈㊀婷（１９９７－），女，硕士研究生，主要研究方向：图像处理；蒲亨飞（１９９６－），男，硕士研究生，主要研究方向：图像处理；黄治勇（１９９６－），男，硕士研究生，主要研究方向：图像处理；李良荣（１９６３－），男，教授，硕士生导师，主要研究方向：电路与系统㊁电磁场与微波技术；张丰云（１９８７－），男，讲师，主要研究方向：应用数学等数学研究㊂通讯作者：李良荣㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｌｒｌｉ＠ｇｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－０５－２４０㊀引㊀言微光图像通常是在夜间或光照较弱等低光照条件下所获取的一类图像㊂在低照度条件下，成像设备获取的图像和视频的质量降低，就会出现图像亮度低㊁对比度不足㊁噪声大的问题，不仅使得人眼的主观视觉效果受到影响，也会导致某些特定系统的性能降低，比如公路交通监控㊁视觉监视和消费电子产品等系统㊂因而，开展微光图像增强技术的研究具有重要意义㊂迄今为止，微光图像增强算法可大致分为６类：基于直方图均衡化的增强方法㊁基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的增强方法㊁基于频域的增强方法㊁基于图像融合的增强方法㊁基于去雾模型的增强方法以及基于深度学习的增强方法㊂直方图均衡化算法运用累积分布函数来调整图像的输出灰度，从而使其具有均匀分布的概率密度函数㊂通过这种方式，可以使黑暗区域中隐藏的细节重现，并且可以改善输入图像在人眼中的视觉效果，然而这种方法易导致细节消失以及局部过度增强［１］；Ｒｅｔｉｎｅｘ理论由美国物理学家Ｌａｎｄ［２］在１９６４年提出，也被称作视网膜皮层理论，是基于人眼对颜色的感知和颜色不变性的建模，即基于光照－反射模型，但是光照估计是基于光照缓慢变化的，而并不是所有微光图像都满足此假设㊂２０２０年，Ｗａｎｇ等学者［３］提出了一种新的微光图像增强算法，此算法从空域扩展到频域㊂基于频域的图像增强方法是指当图像在某一个变换域内时，调整变换后的系数，将图像从空域变换为频域，使得图像在频域内进行滤波，最后将得到的结果反变换回空域㊂典型的频域方法包括同态滤波和小波变换，但是其中滤波器的选取会丢弃某些细节㊂基于融合的方法可以使用不同的成像方法将一幅图像进行处理，包括从单个图像中以多种方式提取细节，以打破对图像序列的依赖㊂Ｙａｍａｋａｗａ等学者［４］提出了一种图像融合技术，该技术使用源图像和ｒｅｔｉｎｅｘ处理过的图像，能在亮区和暗区实现高能见度㊂２０１１年，Ｈｅ等学者［５］提出了图像暗通道先验理论，这一理论的提出使得图像增强技术获得了进一步发展㊂２０１１年，Ｄｏｎｇ等学者［６］基于去雾理论提出了一种新的图像增强算法，也称为亮通道先验方法㊂但是基于去雾模型的增强算法缺乏可靠的理论支撑，且容易在一些细节领域过度增强㊂Ｌｏｒｅ等学者［７］在一个框架中采用了堆叠稀疏降噪自动编码器来训练ＬＬＮｅｔ进行微光图像增强㊂Ｋｉｍ等学者［８］利用局部光照制作训练图像，并使用先进的生成式对抗网络构建ＬｏｗＬｉｇｈｔＧＡＮ㊂但是，这种方法必须得到大数据集的支持，模型复杂度的增加会使相应算法的时间复杂度显著变大㊂因此，对于微光图像存在低亮度㊁细节丢失的问题，本文提出一种基于引导滤波的微光图像增强算法㊂由于ＨＳＶ颜色系统比ＲＧＢ更接近于人眼的感知，因此首先将图像从ＲＧＢ颜色系统转为ＨＳＶ颜色系统，为提高对比度㊁亮度，分别采用直方图均衡化（ＨＥ）㊁改进的伽马校正及经典的非锐化掩膜（ＧＵＭ）对Ｖ通道进行处理，其次用合适的融合权重将Ｖ通道进行多尺度融合，然后采用改进的引导滤波对融合后的Ｖ通道进行处理，最后将处理后的图像从ＨＳＶ颜色系统转回ＲＧＢ颜色系统，从而实现图像增强㊂１㊀基本原理１．１㊀ＨＳＶ色彩空间一般为学界所熟知的是ＲＧＢ㊁即三基色空间［９］，该空间表示一幅彩色图像可以被分为红（Ｒｅｄ）㊁绿（Ｇｒｅｅｎ）㊁蓝（Ｂｌｕｅ）三幅分量图像，而ＨＳＶ是一种通过色调（Ｈｕｅ）㊁饱和度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）以及亮度（Ｖａｌｕｅ）三种色彩分量来表示彩色图像的色彩空间，也可称为六角锥体模型，因其比ＲＧＢ系统更接近人眼感知系统，所以近年来得到了广泛使用㊂ＲＧＢ空间图像可以转换为ＨＳＶ空间图像，转换关系的数学公式具体见如下：㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖ＝ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）（１）Ｓ＝Ｖ－ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）Ｖ㊀㊀㊀㊀ｉｆＶʂ００㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｏｔｈｅｒｗｉｓｅìîíïïï（２）Ｈ＝６０（Ｇ－Ｂ）Ｖ－ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）㊀㊀㊀ｉｆＶ＝Ｒ１２０＋６０（Ｇ－Ｂ）Ｖ－ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）㊀ｉｆＶ＝Ｇ２４０＋６０（Ｇ－Ｂ）Ｖ－ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）㊀ｉｆＶ＝Ｂìîíïïïïïïïï（３）㊀㊀㊀㊀㊀ｉｆＨ＜０㊀ｔｈｅｎＨ＝Ｈ＋３６０１．２㊀引导滤波引导滤波是２０１３年Ｈｅ等人［１０］提出的一种新的图像局部滤波算法，具备平滑㊁保持边缘，以及提高系统速度的优点㊂假设引导图像为Ｇ，待滤波输入图像为ｐ，滤波输出图像为ｑ，ｑ可表示为Ｇ在窗口ｗｋ内的局部线性变换，线性模型为：ｑｉ＝ａｋＧｉ＋ｂｋ㊀∀ｉɪｗｋ（４）㊀㊀其中，ｗｋ表示以像素ｉ为中心，以ｋ为半径的一个邻域，ａｋ㊁ｂｋ是ｗｋ中假定为常数的一些线性系数㊂为了确定ａｋ㊁ｂｋ的值，建立一个约束条件，输出ｑ可表示为输入ｐ减去一些不需要的分量ｎ，例如噪声或者纹理可由下式进行描述：ｑｉ＝ｐｉ－ｎｉ（５）㊀㊀为使ｐ和ｑ之间的差值能够达到最小化，即在窗口ｗｋ中最小化损耗函数，损耗函数定义为：㊀Ｅ（ａｋ，ｂｋ）＝ðｉɪωｋ（（ａｋＧｉ＋ｂｋ－ｐｉ）２＋εａｋ２）（６）其中，ε是规整化因子，可避免ａｋ系数过大，同时也是一个能够调节滤波器滤波效果的重要参数㊂对式（６）进行最小二乘法得到：ａｋ＝１ｗðｉɪｗｋＧｉｐｉ－μｋｐｋσ２ｋ＋ε（７）ｂｋ＝ｐｋ－ａｋμｋ（８）㊀㊀其中，μｋ和σｋ２是局部窗口ｗｋ内引导图像Ｇ的３２１第４期陈婷，等：基于引导滤波的微光图像增强算法研究灰度均值和方差；ｗ表示窗口内的像素总数；ｐｋ表示输入的待滤波图像ｐ在窗口内的灰度均值㊂２㊀本文改进算法本文改进算法框图如图１所示㊂最终增强图像处理后的图像多尺度融合滤波后的V HSV输入微光图像改进的引导滤波衍生输入H E G U M g a m m ar g b 2h s vh s v 2r g b 图１㊀算法框图Ｆｉｇ．１㊀Ｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ２．１㊀输入在本文算法中，３个输入都来自原始微光图像的Ｖ通道㊂首先，使用直方图均衡化来增强图像的全局对比度，从而得到第一幅输入图Ｉ１㊂因微光图像的整体亮度很暗，故通过改进的伽马变换来提高整体亮度，从而得到第二幅输入图Ｉ２㊂Ｇａｍｍａ变换通过γ和ｃ两个参数来决定［１１］㊂Ｇａｍｍａ变换公式可写为：Ｉｏｕｔ＝ｃＩγｉｎ（９）㊀㊀其中，Ｉｉｎ表示输入图像；Ｉｏｕｔ表示输出图像；γ和ｃ都是用于调节伽马变换函数的参数，不同的γ会产生不同的效果㊂然后，经过多次的实验，本文改进一种能够自适应的伽马校正因子［１２］，该因子可较好地校正图像整体亮度且避免亮度过高的情况，使得校正后的图像在视觉效果上变得更好㊂校正因子的计算见式（１０）：γ＝１２æèçöø÷１－μ＋σ２()（１０）㊀㊀其中，σ为图像像素的标准差，μ为图像像素的均值㊂最后，根据改进的γ值对Ｖ通道进行伽马校正：Ｉ２＝Ｖγ（１１）㊀㊀Ｉ１和Ｉ２提高了图像的对比度以及亮度，因此本文进一步采用广义非锐化掩蔽算法（ＧＵＭ）［１３］提高图像的对比度㊁清晰度和保留细节，生成第三幅输入图Ｉ３㊂２．２㊀权重亮度增强和提升对比度是图像增强的预处理步骤，为了使得最后的增强图像与人类的视觉感知相契合，本文使用特定的权重图来测量和提取输入图像的更多细节㊂由于微光图像的本质问题与光照有关㊂因此，选择亮度作为权重来融合那些从输入中获得良好光照的区域［１４］㊂一般来说，首先将像素值进行归一化，然后将像素平均值设置为０．５，这些像素（０．５）通常有很好的光照效果㊂为了得到权值，计算每个像素的输入值Ｉ（ｘ，ｙ）与平均值之间的距离，可由下式计算求出：Ｗｚ（ｘ，ｙ）＝ｅｘｐ（－（Ｉｚ（ｘ，ｙ）－０．５）２２σ２）（１２）其中，Ｉｚ（ｘ，ｙ）为输入Ｉｚ在点（ｘ，ｙ）的像素值，ｚ是输入索引，本文设标准差的默认值为σ＝０．３㊂对光照不足的像素点，赋予其较小的权值，而对大多数正常光照强度的像素点，赋予其较大的权值㊂为得到一致的处理结果，将Ｗｚ（ｘ，ｙ）进行归一化处理，推得的数学公式为：Ｗ－ｚ（ｘ，ｙ）＝Ｗｚ（ｘ，ｙ）／ðｚＷｚ（ｘ，ｙ）（１３）２．３㊀多尺度融合在获得３个输入Ｉｚ和权值映射Ｗ－ｚ（ｘ，ｙ）后，输出图像由下式计算：Ｖ（ｘ，ｙ）＝ðｚＷ－ｚ（ｘ，ｙ）Ｉｚ（ｘ，ｙ）（１４）㊀㊀由于原始图像融合过程是将不同图像直接进行加权相加，结果会产生不同程度的光晕现象㊂因此本文采用Ｂｕｒｔ和Ａｄｅｌｓｏｎ［１５］提出的多尺度融合来解决这个问题，即通过使用拉普拉斯算子将输入分解为一个金字塔和一个高斯金字塔的权重映射，最后通过使用逐层重建的方式来获得最终的融合图像㊂因此，Ｖ（ｘ，ｙ）的结果是通过将每一层的拉普拉斯输入和高斯权重映射分别混合而得到：Ｖｌ（ｘ，ｙ）＝ðＧｌＷ－ｚ（ｘ，ｙ）{}ＬｌＩｚ（ｘ，ｙ）{}（１５）其中，ｌ表示金字塔的层数，本文设置金字塔层数为５；ＧＷ－{}是归一化之后的权重映射Ｗ－的高斯金字塔；Ｌ｛Ｉ｝是输入Ｉ的拉普拉斯金字塔㊂２．４㊀改进的引导滤波由于在引导滤波里，所有的窗口选用的都是固定的规整化因子，这完全忽视了不同窗口内像素之间存在的某些纹理差异㊂因此，在对边缘进行平滑处理时，会将模糊集中在这些边缘附近，从而产生光晕伪影，导致滤波效果降低㊂后来在２０１５年，Ｌｉ等学者［１６］提出了加权引导滤波，该滤波和引导滤波一样快速并且保留边缘㊂为了使得规整化因子能够自４２１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀适应调整，使用局部窗口内的方差信息㊂按照局部窗口ｗｋ内方差的定义，对边缘权重定义如下：ＷＧ（ｉ）＝１ＮðＮｉᶄ＝１σ２Ｇ（ｉ）＋εσ２Ｇ（ｉᶄ）＋ε（１６）㊀㊀其中，Ｇ为引导图像；σ２Ｇ（ｉ）表示以像素点ｉ为中心像素周围３ˑ３邻域内的方差；ε是规整化因子，取值为（０．００１ˑＬ）２；Ｌ表示原始输入图像的动态范围；Ｎ表示引导图像的像素总数㊂因此，损耗函数变为：Ｅ（ａｋ，ｂｋ）＝ðｉɪｗｋ（（ａｋＧｉ＋ｂｋ－ｐｉ）２＋εＷＧ（ｉ）ａ２ｋ）（１７）在引导图像的边缘，依据公式（１６）可轻易得到，邻域内像素点ｉ的方差与其对应的边缘权重ＷＧ（ｉ）成正比，与规整化因子ε成反比，即当方差越大时，边缘权重ＷＧ（ｉ）越大，而对应的规整化因子则会越小㊂所以才能够更好地保护图像的边缘细节信息㊂但是通过计算３ˑ３窗口内的方差作为边缘权重因子，方差大的像素点并不全是图像边缘，会导致所得的边缘信息与实际存在着较大误差㊂因此，在原有加权引导滤波算法的基础上加入Ｓｏｂｅｌ算子［１７］，以自适应调节边缘权重因子，修正后的边缘权重因子如下：ψＧ（ｉ）＝１ＮðＮｉᶄ＝１Ｓ（ｉ）σ２Ｇ（ｉ）＋εＳ（ｉᶄ）σ２Ｇ（ｉᶄ）＋ε（１８）㊀㊀其中，Ｇ为引导图像；ψＧ（ｉ）为边缘权重因子；Ｓ（ｉ）为像素点ｉ处的Ｓｏｂｅｌ算子；Ｎ为图像的总像素；ε值和式（１６）一样，取为（０．００１ˑＬ）２；Ｌ是输入图像的动态范围㊂ψＧ（ｉ）可以一定程度地反映边缘像素在总像素中的占比，当ψＧ（ｉ）＜１，此时为平滑处像素，权重较小；当ψＧ（ｉ）＞１，此时为边缘处像素，权重较大㊂滤波结果如图２所示㊂可以很明显看出，改进的引导滤波可以更好地保持图像的细节，使得图像更加清晰㊂（ａ）采用方差的引导滤波㊀㊀（ｂ）改进的引导滤波㊀㊀图２㊀滤波结果Ｆｉｇ．２㊀Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ３㊀实验与结果分析本文所有算法都是计算机在Ｗｉｎｄｏｗｓ１０系统下，使用ＭａｔｌａｂＲ２０１８（ｂ）软件进行实验㊂电脑配置为Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｃｏｒｅ（ＴＭ）ｉ５－７２００ＵＣＰＵ＠２．５０ＧＨｚ，４ＧＢＲＡＭ㊂３．１㊀本文算法的实验结果本文算法运行的各步骤效果如图３所示㊂（a）原始微光图像（b）H E（c）G U M（d）G a m m a校正（e）加权引导滤波（f）增强图像图３㊀本文算法处理各步骤效果图Ｆｉｇ．３㊀Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｒｅｎｄｅｒｉｎｇｓｏｆｅａｃｈｓｔｅｐ㊀㊀图３（ｄ）是经过本文改进的ｇａｍｍａ校正处理后的Ｖ通道图像，可知增强了整体亮度㊂图３（ｅ）为经过本文改进的引导滤波处理后的Ｖ通道图像㊂图３（ｆ）为本文算法最终的增强图像㊂可以看出，与原始微光图像相比，本文算法处理后的图像对比度㊁清晰度以及亮度均有比较明显的提升，图像的细节也得到较好的保留㊂综上所述，本文算法能有效提高图像质量㊂３．２㊀增强效果对比为了证实本文所提出算法的性能优势，将选用文献［１８］的Ｒｅｔｉｎｅｘ－Ｎｅｔ算法㊁文献［１９］的对比度受限的自适应直方图均衡化算法（ＣＬＡＨＥ）㊁文献［２０］以及文献［２１］所提出的微光图像增强算法分别对相同的微光图像进行增强处理，最后与本文所提算法的处理结果进行比较㊂３．２．１㊀实验结果的主观评价本文所提算法与选用的４种算法的处理结果如图４所示㊂由图４（ｂ）第３幅图像可知，通过文献［１８］增强过的图像存在亮度提升过度的情况，整体过于模糊，丢失许多细节；通过文献［１９］处理过的图像，整体颜色过于黯淡，且整体对比度不高㊂由图４（ｃ）第１幅图像可看到，花盆旁边的地板㊁盆栽以及花朵的颜色不够鲜明，图４（ｃ）中第３幅图像的地板亮度依旧很暗㊂通过文献［２０］算法处理的图像，在色彩上存在一定失真，由图４（ｄ）中第１幅图像可看到粉色花朵经过增强后变为白色，图４（ｄ）中第２５２１第４期陈婷，等：基于引导滤波的微光图像增强算法研究幅图像的鲜橙色格子变为淡橙色㊂通过文献［２１］处理过的图像，整体亮度提升不够，仍然较为黯淡；通过本文所提出算法增强后的图像，由图４（ｆ）第１幅图像可看到图像的整体亮度提升较好，且盆栽及旁边的花朵颜色未出现失真，图４（ｆ）第２幅图像的很多暗处的细节都显现出来，图４（ｆ）第３㊁第４幅图像的增强效果也较好㊂因此，本文算法使增强后的图像在整体亮度㊁对比度以及细节保持㊁清晰度上都有了一定的提升，并且图像还原度较高，色彩鲜艳自然，总体来讲，主观视觉质量较好㊂（a）输入图像（b）文献[18]的算法（c）文献[19]的算法（d）文献[20]的算法（e）文献[21]的算法（f）本文算法图４㊀５种算法的结果对比图Ｆｉｇ．４㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｆｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ３．２．２㊀实验结果的客观评价本文选用３个客观指标来评价算法的优劣，详述如下㊂（１）峰值信噪比（ＰＳＮＲ）［２２］：图像的ＰＳＮＲ是判断图像去噪效果最普遍㊁最常用的客观评价方法㊂数学定义公式具体如下：ＲＰＳＮ＝１０ｌｇｆ２ｍａｘＥＭＳ（１９）㊀㊀其中，ｆｍａｘ是灰度像素最大值，ｆｍａｘ＝２５５，ＥＭＳ是均方方差㊂从式（１９）可以看出，ＰＳＮＲ值与图像质量成正比，当ＰＳＮＲ值越大，则表明增强后的结果图像质量越高㊂（２）结构相似度指标（ＳＳＩＭ）［２３］：根据图像的亮度ｌ（ｆ，ｆｅ）㊁对比度ｃ（ｆ，ｆｅ）和结构ｓ（ｆ，ｆｅ）三者的比较，以此来评估处理后的结果图像相较于原始图像的质量㊂将这３个值结合起来，就能得到整体的相似度度量㊂其值越大，表明结构越相似，数学公式６２１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀具体如下：ＭＳＳＩ＝Ｆｌｆ，ｆｅ()，ｃ（ｆ，ｆｅ），ｓ（ｆ，ｆｅ）[]（２０）㊀㊀（３）无参考图像评价指标（ＮＩＱＥ）［２４］：基于一个简单而成功的空间域自然场景统计（ＮＳＳ）模型，构建了一个统计特征的 质量感知 集合㊂ＮＩＱＥ与图像质量成反比，即ＮＩＱＥ值越低，表明图像质量越高㊂本文算法与选用的４种算法的３个客观评价指标结果见表１ 表３㊂以图４（ａ）中第１幅图像为例，本文所提算法与文献［１８］相比较，峰值信噪比㊁结构相似度分别提高了０．０８９㊁０．００９，无参考图像评价指标降低了０．２４９㊂相较于文献［１９］，峰值信噪比㊁结构相似度分别提高了０．００４２㊁０．０００１，无参考图像评价指标降低了０．７１６３㊂相较于文献［２０］，峰值信噪比㊁结构相似度分别提高了０．０００３㊁０．０１５３，无参考图像评价指标降低了０．４１８７㊂相较于文献［２１］，峰值信噪比㊁结构相似度分别提高了０．０１３㊁０．００７，无参考图像评价指标降低了０．１５１８㊂表１㊀本文算法和４种算法的ＰＳＮＲ值比较结果Ｔａｂ．１㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＰＳＮＲｖａｌｕｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎｄｔｈｅｆｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｄＢＩｍａｇｅＲｅｔｉｎｅｘ－ＮｅｔＣＬＡＨＥＲｅｆ．［２０］Ｒｅｆ．［２１］Ｐｒｏｐｏｓｅｄａ（１）１２．８８５０１２．９６９８１２．９７３７１２．９６１０１２．９７４０ａ（２）１４．６５５３１４．６５０２１４．６５４３１４．６３８６１４．６５６０ａ（３）１６．９５６３１６．８９４８１６．９４４４１６．８９５３１６．９６８２ａ（４）１３．５４８１１３．５５０８１３．５４７１１３．５３７３１３．５５５５Ａｖｅｒａｇｅ１４．５１１２１４．５１５４１４．５２９９１４．５０８１１４．５３８４表２㊀本文算法和４种算法的ＳＳＩＭ值比较结果Ｔａｂ．２㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＳＳＩＭｖａｌｕｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎｄｔｈｅｆｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓＩｍａｇｅＲｅｔｉｎｅｘ－ＮｅｔＣＬＡＨＥＲｅｆ．［２０］Ｒｅｆ．［２１］Ｐｒｏｐｏｓｅｄａ（１）０．９８８１０．９９７００．９８１８０．９９０１０．９９７１ａ（２）０．９８１９０．９９６２０．９９０７０．９８１６０．９９６８ａ（３）０．９７２３０．９６８００．９７３６０．９７０５０．９７３８ａ（４）０．９８５１０．９９５２０．９８７８０．９８６１０．９９６１Ａｖｅｒａｇｅ０．９８１９０．９８９１０．９８３５０．９８２１０．９９１０表３㊀本文算法和４种算法的ＮＩＱＥ值比较结果Ｔａｂ．３㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＮＩＱＥｖａｌｕｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎｄｔｈｅｆｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓＩｍａｇｅＲｅｔｉｎｅｘ－ＮｅｔＣＬＡＨＥＲｅｆ．［２０］Ｒｅｆ．［２１］Ｐｒｏｐｏｓｅｄａ（１）２．６４７４３．１１４７２．８１７１２．５５０２２．３９８４ａ（２）２．５８８１２．９６４９２．６９５５２．３１５９２．５６６０ａ（３）２．８７６０３．２３６２２．９８２７３．８７７１２．７９９１ａ（４）４．２３７８３．３９４０３．３８５１４．２４７２３．３６４６Ａｖｅｒａｇｅ３．０８７３３．１７７５２．９７０１３．２４７６２．７８２０㊀㊀通过客观数据分析表明，经本文算法处理过的图像，不论是在峰值信噪比㊁结构相似度还是无参考图像评价指标以及各自平均值，与选用的另外４种算法处理后的图像相比较，得到的数据结果都是相对比较好的㊂４㊀结束语针对微光图像的亮度低㊁细节丢失的问题，本文提出一种基于引导滤波的微光图像增强算法㊂所提算法使用改进的伽马校正解决亮度低的问题，改进的引导滤波解决细节丢失的问题㊂最后的增强结果不论是从客观评价㊁还是主观评价指标方面看，与本文选用的４种图像增强算法的效果相比，本文算法在各方面都有一定的优势㊂最后，尽管本文所提算法在对微光图像的增强效果方面有了一定提升，但依旧需要对其做更深一步的优化，例如减少算法运行时间以及拓宽算法的应用场景㊂（下转第１３４页）７２１第４期陈婷，等：基于引导滤波的微光图像增强算法研究［７］张亮．基于多源数据融合的变结构ＤＢＮ模型基因调控网络构建［Ｄ］．天津：天津大学，２００９．［８］肖秦琨．基于动态贝叶斯网络的智能自主优化机制研究［Ｄ］．西安：西北工业大学，２００６．［９］陈云．贝叶斯网络结构学习算法研究及应用［Ｄ］．广东：广东工业大学，２０１５．［１０］贾士政．博弈场景下自动驾驶车辆通行避撞研究［Ｄ］．长春：吉林大学，２０２１．［１１］ＧＥＡＲＹＪ，ＧＯＵＫＨ．Ａｌｔｒｕｉｓｔｉｃｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｆｏｒａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｒｉｖｉｎｇｗｉｔｈｓｐａｒｓｅｒｅｗａｒｄｓ［Ｊ］．ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔａｒＸｉｖ：２００７．０７１８２Ｖ１，２０２０．［１２］孙兆林，杨宏文，胡卫东．基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法［Ｊ］．火力与指挥控制，２００７（０１）：３０－３３，４４．［１３］ＺＨＡＮＧＹｉｎｇｈｕａ，ＨＵＱｉｐｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＷｅｎｓｈｅｎｇ，ｅｔａｌ．ＡｎｏｖｅｌＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＭａｘｉｍａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ［Ｊ］／／２０１２ＩＥＥＥＦｉｆｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＩＣＡＣＩ）．ＮＡＮＪＩＮＧ，ＣＨＩＮＡ：ＩＥＥＥ，２０１２：８６２－８６７．［１４］ＳＰＩＥＧＥＬＨＡＬＴＥＲＤＪ，ＬＡＵＲＩＴＺＥＮＳＬ．Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｕｐｄａｔｉｎｇｏｆｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓｏｎｄｉｒｅｃｔｅｄｇｒａｐｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ［Ｊ］．Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，２０１０，２０（５）：５７９－６０５．（上接第１２７页）参考文献［１］赵馨宇，黄福珍．基于双通道先验和光照图引导滤波的图像增强［Ｊ］．激光与光电子学进展，２０２１，５８（０８）：０８１０００１．［２］ＬＡＮＤＥＨ．Ｔｈｅｒｅｔｉｎｅｘ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎｓｃｉｅｎｔｉｓｔ，１９６４，５２（２）：２４７－２５３，２５５－２６４．［３］ＷＡＮＧＭａｎｌｉ，ＴＩＡＮＺｉｊｉａｎ，ＧＵＩＷｅｉｆｅｎｇ，ｅｔａｌ．Ｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｎｏｎｓｕｂｓａｍｐｌｅｄｓｈｅａｒｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２０，９９：１－１．［４］ＹＡＭＡＫＡＷＡＭ，ＳＵＧＩＴＡＹ．Ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇｒｅｔｉｎｅｘａｎｄｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＪａｐａｎ．２０１８，１０１（８）：５２－６３．［５］ＨＥＫａｉｍｉｎｇ，ＳＵＮＪｉａｎ，ＴＡＮＧＸｉａｏᶄｏｕ．ＳｉｎｇｌｅｉｍａｇｅＨａｚｅｒｅｍｏｖａｌｕｓｉｎｇｄａｒｋｃｈａｎｎｅｌｐｒｉｏｒ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓ＆ＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０１１，３３（１２）：２３４１－２３５３．［６］ＤＯＮＧＸｕａｎ，ＷＡＮＧＧｕａｎ，ＰＡＮＧＹｉ，ｅｔａｌ．Ｆａｓｔｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｌｏｗｌｉｇｈｔｉｎｇｖｉｄｅｏ［Ｃ］／／２０１１ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａａｎｄＥｘｐｏ．Ｂａｒｃｅｌｏｎａ，Ｓｐａｉｎ：ＩＥＥＥ，２０１１：１－６．［７］ＬＯＲＥＫＧ，ＡＫＩＮＴＡＹＯＡ，ＳＡＲＫＡＲＳ．ＬＬＮｅｔ：Ａｄｅｅｐａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒａｐｐｒｏａｃｈｔｏｎａｔｕｒａｌｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２０１７，６１：６５０－６６２．［８］ＫＩＭＧ，ＫＷＯＮＤ，ＫＷＯＮＪ．Ｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｇａｎ：Ｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｖｉａａｄｖａｎｃｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｔａｓｋ－ｄｒｉｖｅｎｔｒａｉｎｉｎｇ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＩＣＩＰ）．Ｔａｉｐｅｉ：ＩＥＥＥ，２０１９：２８１１－２８１５．［９］赵宏宇，肖创柏，禹晶，等．基于ＷＬＳ的Ｒｅｔｉｎｅｘ单幅夜间彩色图像增强方法［Ｊ］．北京工业大学学报，２０１４，４０（０３）：４０４－４１０．［１０］ＨＥＫａｉｍｉｎｇ，ＳＵＮＪｉａｎ，ＴＡＮＧＸｉａｏᶄｏｕ．Ｇｕｉｄｅｄｉｍａｇｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌＭａｃｈ．Ｉｎｔｅｌｌ，２０１３，３５（６）：１３９７－１４０９．［１１］韩梦妍，李良荣，蒋凯．基于光照图估计的Ｒｅｔｉｎｅｘ低照度图像增强算法［Ｊ］．计算机工程，２０２１，４７（１０）：２０１－２０６．［１２］杨先凤，李小兰，贵红军．改进的自适应伽马变换图像增强算法仿真［Ｊ］．计算机仿真，２０２０，３７（０５）：２４１－２４５．［１３］ＤＥＮＧＧｕａｎｇ．Ａｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｕｎｓｈａｒｐｍａｓｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＩＥＥＥＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｏｃｉｅｔｙ，２０１１，２０（５）：１２４９－１２６１．［１４］ＰＡＲＩＨＡＲＡＳ，ＳＩＮＧＨＫ，ＲＯＨＩＬＬＡＨ，ｅｔａｌ．Ｆｕｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅａｎｄｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｌｏｗｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＩＥＴＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０２０，１５（４）：１－１４．［１５］ＢＵＲＴＰＪ，ＡＤＥＬＳＯＮＥＨ．Ｔｈｅｌａｐｌａｃｉａｎｐｙｒａｍｉｄａｓａｃｏｍｐａｃｔｉｍａｇｅｃｏｄｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，１９８３，３１（４）：５３２－５４０．［１６］ＬＩＺｈｅｎｇｇｕｏ，ＺＨＥＮＧＪｉｎｇｈｏｎｇ，ＺＨＵＺｉｊｉａｎ，ｅｔａｌ．Ｗｅｉｇｈｔｅｄｇｕｉｄｅｄｉｍａｇｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１５，２４（１）：１２０－１２９．［１７］拉斐尔㊃Ｃ㊃冈萨雷斯，理查德㊃Ｅ㊃伍兹，史蒂文㊃Ｌ㊃埃丁斯等．数字图像处理的ＭＡＴＬＡＢ实现［Ｍ］．２版．阮秋琦，译．北京：清华大学出版社，２０１３．［１８］ＣＨＥＮＷｅｉ，ＷＡＮＧＷｅｎｊｉｎｇ，ＹＡＮＧＷｅｎｈａｎ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｒｅｔｉｎｅｘｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｏｒｌｏｗ－ｌｉｇｈｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ［Ｃ］／／２０１８ｔｈｅＢｒｉｔｉｓｈＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＢＭＶＣ）．Ｎｅｗｃａｓｔｌｅ，ＵＫ：ＮｏｒｔｈｕｍｂｒｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１８：１５５．［１９］ＺＵＩＤＥＲＶＥＬＤＫ．Ｃｏｎｔｒａｓｔｌｉｍｉｔｅｄａｄａｐｔｉｖｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＧｒａｐｈｉｃｓＧｅｍｓ，１９９４：４７４－４８５．［２０］ＡＬ－ＡＭＥＥＮＺ．Ｎｉｇｈｔｔｉｍｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇａｎｅｗｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｂｏｏｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＴ，２０１９，１３（８）：１３１４－１３２０．［２１］ＷＡＮＧＱｉｕｈｏｎｇ，ＦＵＸｕｅｙａｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｐｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｆｕｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｉｎｇｌｅｂａｃｋｌｉｔｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ［Ｃ］／／２０１６ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＩＣＩＰ）．Ｐｈｏｅｎｉｘ，ＡＺ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，２０１６：４０７７－４０８１．［２２］ＨＯＲÉＡ，ＺＩＯＵＤ．Ｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙｍｅｔｒｉｃｓ：ＰＳＮＲｖｓＳＳＩＭ［Ｃ］／／２０ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＩＣＰＲ）．Ｉｓｔａｎｂｕｌ，Ｔｕｒｋｅｙ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２０１０：２３６６－２３６９．［２３］ＷＡＮＧＺｈｏｕ，ＢＯＶＩＫＡＣ，ＳＨＥＩＫＨＨＲ，ｅｔａｌ．Ｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：ｆｒｏｍｅｒｒｏｒｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｔｏｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００４，１３（４）：６００－６１２．［２４］ＭＩＴＴＡＬＡ，ＳＯＵＮＤＡＲＡＲＡＪＡＮＲ，ＢＯＶＩＫＡＣ．Ｍａｋｉｎｇａｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｂｌｉｎｄｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｚｅｒ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌｅｔｔｅｒｓ，２０１２，２０（３）：２０９－２１２．４３１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。
贵州省教育厅办公室关于公布贵州省职业院校学生实习管理工作咨询电话的公告
贵州省教育厅办公室关于公布贵州省职业院校学生实
习管理工作咨询电话的公告
文章属性
•【制定机关】贵州省教育厅办公室
•【公布日期】2022.03.24
•【字号】
•【施行日期】2022.03.24
•【效力等级】地方规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】职业教育与成人教育
正文
贵州省教育厅办公室关于公布贵州省职业院校学生实习管理
工作咨询电话的公告
为贯彻落实教育部等八部门印发的《职业学校学生实习管理规定》，进一步规范职业院校学生实习管理，维护实习各方的合法权益。
根据教育部有关工作部署，现将贵州省教育厅、各市（州）教育局、各职业院校的实习管理工作咨询电话予以公告。
咨询电话主要受理职业院校学生实习管理方面政策咨询、建议和有关问题反映。
附件：贵州省职业院校学生实习管理工作咨询电话
省教育厅办公室
2022年3月24日附件。
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