typxt / cwgfr

该项目为LZU人工智能实践配套工作的图像预处理部分，包含基于Canny算子加权引导滤波的Retinex医学图像增强算法论文复现以及简单图像预处理工作。

CWGFR

该项目为LZU人工智能实践配套工作的图像预处理部分。主要的数据集是自OpenI数据集[6]的图像和报告。

由SSR->MSR->GIF->GIFR->WGIF->WGIFR->CWGIF->CWGIFR的顺序实现CWGFR复现[5]，但效果不如原文，尚需精调超参数。

./img内为提供的一些图像以供Notebook运行，请修改所有读取路径以便正确使用图片。

参考

[1]伊利亚瑟. (2022). （学习笔记）图像处理——Retinex增强. CSDN. Available at: https://blog.csdn.net/weixin_42985978/article/details/127035841. Accessed: June 27, 2023.

[2] He K , Sun J , Tang X .Guided Image Filtering[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013(6):35.

[3]Li Z,Zheng J,Zhu Z,Yao W. Weighted guided image fil-tering[J]. IEEE Transactionson on Image Processing,2015,24(1):120-128.

[4]Xie S,Lu Y,Yang C. Intensity variation normalization for finger vein recognition using guided filter based singe scale retinex[J]. Sensors,2015,15:170-191.

[5]陈韵竹,郭剑辉.基于Canny算子加权引导滤波的Retinex医学图像增强算法[J].计算机与数字工程,2019,47(02):407-411+480.

[6] Demner-Fushman, D., Kohli, M. D., Rosenman, M. B., Shooshan, S. E., Rodriguez, L., Antani, S., Thoma, G. R., and McDonald, C. J. Preparing a collection of radiology examinations for distribution and retrieval[J]. Journal of the American Medical Informatics, 2016, 23: 304–310.