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一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法 被引量：34
1
作者 江泽涛 覃露露 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期258-264,共7页
在低照度环境下采集的图像具有低信噪比、低对比度及低分辨率等特点,导致图像难以识别利用.为了提升低照度图像的质量,本文提出一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法.首先利用U-Net框架实现生成对抗网络中的生成网络,然后利... 在低照度环境下采集的图像具有低信噪比、低对比度及低分辨率等特点,导致图像难以识别利用.为了提升低照度图像的质量,本文提出一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法.首先利用U-Net框架实现生成对抗网络中的生成网络,然后利用该生成对抗网络学习从低照度图像到正常照度图像的特征映射,最终实现低照度图像的照度增强.实验结果表明,与主流算法相比,本文提出的方法能够更有效的提升低照度图像的亮度与对比度. 展开更多
关键词 低照度图像 图像增强 生成对抗网络 深度学习
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一种基于同态滤波原理的井下光照不均图像处理方法 被引量：32
2
作者 刘毅 贾旭芬 田子建 《工矿自动化》 北大核心 2013年第1期9-12,共4页
传统的同态滤波函数基于高通滤波函数设计,采用该同态滤波函数处理的光照不均图像较暗。根据传统低通滤波器在截止频率半径为5时的图像滤波结果,得出导致图像光照不均现象的主要区域为半径5以内的低频区域的结论;介绍了一种新型同态滤... 传统的同态滤波函数基于高通滤波函数设计,采用该同态滤波函数处理的光照不均图像较暗。根据传统低通滤波器在截止频率半径为5时的图像滤波结果,得出导致图像光照不均现象的主要区域为半径5以内的低频区域的结论;介绍了一种新型同态滤波器的设计过程,进而提出一种基于同态滤波原理的井下光照不均图像的处理方法。该方法采用传统低通滤波函数抑制低频分量,采用传统高通滤波函数增强高频分量;对图像低频分量范围进行细化,对不同的低频分量采用不同的处理方法,即抑制低频分量抑制半径以内的低频分量,使低频分量抑制半径与高频分量增强半径之间较低频率范围内的低频分量基本保持不变,避免了过度抑制低频分量。测试结果表明,该方法在有效处理井下图像光照不均现象的同时避免了对图像整体亮度的过度削弱,效果较好。 展开更多
关键词 煤矿监控 井下图像 监控图像 低光照度 光照不均 图像增强 同态滤波
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改进Retinex的低光照图像增强 被引量：30
3
作者 黄慧 董林鹭 +1 位作者 刘小芳 赵良军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1835-1849,共15页
针对低光照条件下拍摄的图像受可见光低和噪声的影响,不仅降低图像在视觉上的美感而且会造成重要信息丢失的问题。本文提出结合平滑聚类和改进Retinex算法的估计照明图的低光照图像增强方法。使用平滑聚类将图像分离为细节层和基础层;利... 针对低光照条件下拍摄的图像受可见光低和噪声的影响,不仅降低图像在视觉上的美感而且会造成重要信息丢失的问题。本文提出结合平滑聚类和改进Retinex算法的估计照明图的低光照图像增强方法。使用平滑聚类将图像分离为细节层和基础层;利用max-RGB找到各通道最大值用于估计每个像素的照度,构建初始照明图,根据局部一致性和交替方向最小化技术优化照明图;自适应Gamma矫正对优化后的照明图进行非线性重标形成最终光照图;根据最终光照图增强输入图像,将增强后图像与细节层进行融合,获得清晰且细节更为丰富的图像;通过与LE,GC,HE,SSR,MSR,MSRCR,MSRCP算法相比,在图像HightB上,边缘强度最高达到1.00e+02,平均梯度最高达到10.5206,空间频率最高达到52.0508,图像清晰度最高达到14.6562,在主观评价和客观评价均优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法具有良好的清晰度,更好的保留边缘和细节纹理,使用本文算法增强后的图片质量更高,细节更加丰富。 展开更多
关键词 平滑聚类 低光照图像增强 Gamma矫正 光照估计
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低光照图像增强算法综述 被引量：27
4
作者 马龙 马腾宇 刘日升 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期1392-1409,共18页
低光照图像增强旨在提高光照不足场景下捕获数据的视觉感知质量以获取更多信息,逐渐成为图像处理领域中的研究热点,在自动驾驶、安防等人工智能相关行业中具有十分广阔的应用前景。传统的低光照图像增强技术往往需要高深的数学技巧以及... 低光照图像增强旨在提高光照不足场景下捕获数据的视觉感知质量以获取更多信息,逐渐成为图像处理领域中的研究热点,在自动驾驶、安防等人工智能相关行业中具有十分广阔的应用前景。传统的低光照图像增强技术往往需要高深的数学技巧以及严格的数学推导,且导出的迭代过程普遍流程复杂,不利于实际应用。随着大规模数据集的相继诞生,基于深度学习的低光照图像增强已经成为当前的主流技术,然而此类技术受限于数据分布,存在性能不稳定、应用场景单一等问题。此外,在低光照环境下的高层视觉任务(如目标检测)对于低光照图像增强技术的发展带来了新的机遇与挑战。本文从3个方面系统地综述了低光照图像增强技术的研究现状。介绍了现有低光照图像数据集,详述了低光照图像增强技术的发展脉络,通过对比低光照图像增强质量与夜间人脸检测精度,进一步对现有低光照增强技术进行了全面评估与分析。基于对上述现状的探讨,结合实际应用,本文指出当前技术的局限性,并对其发展趋势进行预测。 展开更多
关键词 低光照图像增强 RETINEX理论 光照估计 深度学习 低光照人脸检测
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基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法 被引量：26
5
作者 司马紫菱 胡峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1804-1809,共6页
针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题,提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先,利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息;其次,结合Sigmoid函数和伽... 针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题,提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先,利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息;其次,结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数,同时提出了一种基于高斯引导滤波的反锐化掩模算法,用于调整基准图的细节;最后,分别从亮度、色调和曝光率设计曝光图集的加权值,通过多尺度融合得到最终增强结果,有效地避免了增强结果中的光晕和颜色失真。在不同的公开数据集上的实验结果表明,与传统的低照度图像增强方法进行相比,所提方法降低了亮度失真率,提升了视觉信息保真度。该方法能够有效地保留视觉信息,有利于实现低照度图像增强的实时性应用。 展开更多
关键词 低照度图像 RETINEX理论 曝光融合 细节调整 图像增强
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低照度视频图像增强算法综述 被引量：25
6
作者 方明 李洪娜 +1 位作者 雷立宏 梁铭 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2016年第3期56-64,69,共10页
图像传感器在光照不足的环境下成像,会造成视频图像噪声大、对比度低、大量细节信息无法表现等问题,这些不足严重影响人们对视频图像内容的判读和理解。分析了低照度视频图像的不足,总结了近年来针对这些不足提出的有代表性的一些低照... 图像传感器在光照不足的环境下成像,会造成视频图像噪声大、对比度低、大量细节信息无法表现等问题,这些不足严重影响人们对视频图像内容的判读和理解。分析了低照度视频图像的不足,总结了近年来针对这些不足提出的有代表性的一些低照度视频图像增强策略及它们的衍生算法。根据这些算法的亮度增强原理将它们分为基于色调映射、背景融合、模型、直方图等几大类,并对比分析了它们各自的适用场合、算法优势、局限性等。 展开更多
关键词 低照度 视频图像 图像增强
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基于HSV色彩空间的低照度图像增强 被引量：24
7
作者 刘寿鑫 龙伟 +1 位作者 李炎炎 程鸿 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2552-2560,共9页
为解决低照度图像色彩偏暗、整体亮度较低、光照不均等问题,提出一种低照度图像增强算法。在HSV色彩空间将V分量按照灰度等级的高低进行分层处理,利用引入权重值的巴特沃斯滤波器对低灰度等级的V分量进行灰度级拉伸,利用提出的亮度控制... 为解决低照度图像色彩偏暗、整体亮度较低、光照不均等问题,提出一种低照度图像增强算法。在HSV色彩空间将V分量按照灰度等级的高低进行分层处理,利用引入权重值的巴特沃斯滤波器对低灰度等级的V分量进行灰度级拉伸,利用提出的亮度控制方法对过度增强区域进行灰度级新映射,合并所有V分量并平滑,基于权重值和映射函数,提出S分量的自适应增强函数对图像色彩进行调整。实验结果表明,该算法是一种有效的低照度图像增强算法。 展开更多
关键词 HSV色彩空间 分量处理 低照度图像增强 色彩饱和度矫正 亮度增强
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一种基于MDARNet的低照度图像增强方法 被引量：20
8
作者 江泽涛 覃露露 +1 位作者 秦嘉奇 张少钦 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3977-3991,共15页
由于低照度环境下所采集的图像存在亮度低、对比度差、出现噪声和色彩失衡等低质问题,严重影响其在图像处理应用中的性能.为了提升低照度图像质量,以获得具有完整结构和细节且自然清晰的图像,结合Retinex理论与卷积神经网络,提出了一种... 由于低照度环境下所采集的图像存在亮度低、对比度差、出现噪声和色彩失衡等低质问题,严重影响其在图像处理应用中的性能.为了提升低照度图像质量,以获得具有完整结构和细节且自然清晰的图像,结合Retinex理论与卷积神经网络,提出了一种基于MDARNet的低照度图像增强方法,并引入Attention机制模块和密集卷积模块以提升性能.首先,MDARNet利用同时包含二维和一维的3个不同尺度卷积核对图像进行初步特征提取,并用像素注意模块对多尺度特征图进行针对性学习;其次,设计跳跃连接结构对图像进行特征提取,使图像特征被最大限度地利用;最后,用通道注意模块和像素注意模块同时对提取到的特征图进行权重学习和照度估计.实验结果表明:MDARNet能够有效提升低照度图像的亮度、对比度、色彩等;且相较于一些经典算法,该方法在视觉效果及客观评价指标(PSNR,SSIM,MS-SSIM,MSE)能够得到更好的效果. 展开更多
关键词 低照度图像 图像增强 RETINEX attention机制
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改进Retinex-Net的低光照图像增强算法 被引量：20
9
作者 欧嘉敏 胡晓 杨佳信 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期77-86,共10页
针对Retinex-Net存在噪声较大、颜色失真的问题,基于Retinex-Net的分解-增强架构,文中提出改进Retinex-Net的低光照图像增强算法.首先,设计由浅层上下采样结构组成的分解网络,将输入图像分解为反射分量与光照分量,在此过程加入去噪损失... 针对Retinex-Net存在噪声较大、颜色失真的问题,基于Retinex-Net的分解-增强架构,文中提出改进Retinex-Net的低光照图像增强算法.首先,设计由浅层上下采样结构组成的分解网络,将输入图像分解为反射分量与光照分量,在此过程加入去噪损失,抑制分解过程产生的噪声.然后,在增强网络中引入注意力机制模块和颜色损失,旨在增强光照分量亮度的同时减少颜色失真.最后,反射分量和增强后的光照分量融合成正常光照图像输出.实验表明,文中算法在有效提升图像亮度的同时降低增强图像噪声. 展开更多
关键词 低光照图像增强 深度网络 视网膜大脑皮层网络(Retinex-Net) 浅层上下采样结构 注意机制模块
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基于方向性全变分Retinex的低照度图像增强 被引量：13
10
作者 张杰 周浦城 薛模根 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期1943-1953,共11页
为了提高低照度图像的视觉质量,提出一种基于方向性全变分Retinex的低照度图像增强方法.首先利用基于灰像素的色彩恒常方法恢复低照度图像的真实场景颜色;然后构造方向性相对全变分约束,据此估计照度图像;接着在计算反射图像时,利用方... 为了提高低照度图像的视觉质量,提出一种基于方向性全变分Retinex的低照度图像增强方法.首先利用基于灰像素的色彩恒常方法恢复低照度图像的真实场景颜色;然后构造方向性相对全变分约束,据此估计照度图像;接着在计算反射图像时,利用方向性梯度残余最小约束来遏制增强过程中放大的噪声和伪影;最后根据当前像素亮度与其邻域平均亮度的关系拉伸局部亮度,得到最终的增强结果.采用从互联网上搜集的多幅低照度图像进行实验,结果表明,与一些当前国际先进水平的方法相比,文中方法得到的图像质量更佳、视觉效果更好. 展开更多
关键词 低照度图像增强 RETINEX 灰像素 方向性相对全变分 方向性梯度残余最小化
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采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法 被引量：11
11
作者 徐少平 林珍玉 +2 位作者 张贵珍 陈孝国 李芬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期72-76,共5页
提出了一种采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法.首先,利用照射分量预测模型直接基于输入的低照度图像快速地估计出其最佳照射分量并在Retinex模型框架下获得一张整体上适度曝光图像;其次,将低照度图像本身及它的... 提出了一种采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法.首先,利用照射分量预测模型直接基于输入的低照度图像快速地估计出其最佳照射分量并在Retinex模型框架下获得一张整体上适度曝光图像;其次,将低照度图像本身及它的过曝光图像作为适度曝光图像的修正补充图像参与融合;最后,采用局部结构化融合和色度加权融合机制技术将制备好的3张待融合图像进行融合以获得最终的增强图像.实验数据表明:本文算法相较于各种主流对比算法在主客观图像质量评价指标上均有显著优势,在局部图像结构细节上具有更好的边缘保持和颜色保真效果. 展开更多
关键词 低照度图像增强 深度学习 照射分量预测模型 适度增强图像 过曝光图像 图像融合
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基于透射先验的弱光照图像增强方法 被引量：11
12
作者 顾振飞 陈灿 +2 位作者 陈勇 孔令民 赵冉 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1300-1306,共7页
为了增强弱光照图像的纹理细节,提升整体的视觉效果,本文提出了一种基于透射先验的弱光照图像增强方法。首先,利用两种透射先验对弱光照图像分别进行独立的透射图估计,从而生成两幅富含不同有效增益的子透射图;然后,将两幅子透射图输入... 为了增强弱光照图像的纹理细节,提升整体的视觉效果,本文提出了一种基于透射先验的弱光照图像增强方法。首先,利用两种透射先验对弱光照图像分别进行独立的透射图估计,从而生成两幅富含不同有效增益的子透射图;然后,将两幅子透射图输入到所搭建的子透射图融合网络中,获得融合后的透射图;最后,将融合后的透射图代入低像素强度图像退化模型中,获得增强后的图像。实验结果证明了本方法在鲁棒性、有效信息增益和视觉效果增强等方面的有效性。 展开更多
关键词 弱光照图像增强 深度学习 图像先验 透射图估计
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基于神经网络的微光图像增强与复原 被引量：10
13
作者 曾桂林 苏秉华 +1 位作者 牛丽红 苏学征 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期652-654,共3页
微光图像的退化主要取决于探测器的灵敏度、非线性和噪声。神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统,对于微光图像,提出一种基于多层前向传播(MLP)神经网络的图像增强与复原方法。为了加速训练学习过程,采用加动量项的自适应BP学习方... 微光图像的退化主要取决于探测器的灵敏度、非线性和噪声。神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统,对于微光图像,提出一种基于多层前向传播(MLP)神经网络的图像增强与复原方法。为了加速训练学习过程,采用加动量项的自适应BP学习方法对网络进行循环迭代训练。实验结果表明,MLP神经网络增强与复原方法是可行的,并且对微光图像的增强与复原具有很好的效果。 展开更多
关键词 光电子学与激光技术 微光图像 图像复原 图像增强 图像处理 神经网络
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高灵敏度低噪声科学级CMOS图像传感器微光探测 被引量：10
14
作者 张元涛 曹开钦 +1 位作者 孙德新 刘银年 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第8期140-148,共9页
分析了基于科学级互补金属氧化物半导体(sCMOS)图像传感器的微光成像系统的噪声特性,建立了系统噪声模型并进行了系统噪声测试。结果显示,系统噪声的均方根值小于1e^-。建立了系统信噪比模型,计算得到微光成像系统在10^(-3) lx的夜天光... 分析了基于科学级互补金属氧化物半导体(sCMOS)图像传感器的微光成像系统的噪声特性,建立了系统噪声模型并进行了系统噪声测试。结果显示,系统噪声的均方根值小于1e^-。建立了系统信噪比模型,计算得到微光成像系统在10^(-3) lx的夜天光照条件下的信噪比优于1,理论值与实测值之间的误差小于10%。提出了一种自适应的条纹噪声处理方法,有效消除了低照度图像中的行条纹噪声,采用对比度受限的自适应直方图均衡的方法提升了高动态范围图像的对比度。 展开更多
关键词 探测器 微光探测 微光成像仪 科学级互补金属氧化物半导体(sCMOS)探测器 信噪比 条纹噪声 图像增强
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低光照图像增强研究方法综述 被引量：5
15
作者 彭大鑫 甄彤 李智慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第18期14-27,共14页
低光照图像增强目的是从低光照条件下恢复细节完整的图像,并逐渐成为计算机图像处理研究的热点。图像成像的质量对于智能安防、视频监控等场景至关重要,且在相关行业中有着十分广阔的应用前景。为了深入研究低光照图像增强,对传统低光... 低光照图像增强目的是从低光照条件下恢复细节完整的图像,并逐渐成为计算机图像处理研究的热点。图像成像的质量对于智能安防、视频监控等场景至关重要,且在相关行业中有着十分广阔的应用前景。为了深入研究低光照图像增强,对传统低光照图像增强方法进行详细地分类阐述与分析,列举了基于深度学习的图像增强方法,对所用到的各种网络以及所解决的问题进行了详细的梳理,并将所提到的方法进行了细致的对比。又对数据集进行了细致的分析和研究,并对一些常用的评价指标进行了简单梳理。对所述内容做出总结以及指出了当前研究中存在的困难,并指出了未来的研究目标。 展开更多
关键词 低光照图像增强 深度学习 RETINEX理论 低光照图像数据集 图像处理
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Retinex-ADNet:一个低光照图像增强系统 被引量：9
16
作者 王萌萌 彭敦陆 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第2期367-371,共5页
在光照条件不充足的情况下,拍摄的图像质量较差.对于低光照图像增强,基于Retinex的方法大多忽略了降噪.本文结合Retinex和卷积神经网络构建了一个有效的模型,包括3个子模块,分解模块、注意力降噪模块和亮度调整模块.分解模块用残差连接... 在光照条件不充足的情况下,拍摄的图像质量较差.对于低光照图像增强,基于Retinex的方法大多忽略了降噪.本文结合Retinex和卷积神经网络构建了一个有效的模型,包括3个子模块,分解模块、注意力降噪模块和亮度调整模块.分解模块用残差连接方式和空洞卷积来构建,以减少在分解过程中细节信息的丢失,得到更准确的反射图和亮度图.降噪模块引入了注意力机制,对亮度图处理后得到注意力图用来指导反射图的降噪.亮度调整模块对亮度图进行亮度调整.在不同曝光条件下拍摄的成对图像上训练模型,本文提出的Retinex-ADNet模型取得了更好的效果. 展开更多
关键词 低光照 图像增强 残差连接 注意力机制 RETINEX
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基于注意力机制和卷积神经网络的低照度图像增强 被引量：9
17
作者 吴若有 王德兴 袁红春 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第20期206-213,共8页
为了提高低照度图像的清晰度和避免颜色失真,提出了基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的低照度图像增强算法,以改善图像质量。首先根据Retinex模型合成训练数据,将原始图像从RGB(red-green-blue)颜色空间变换到HSI(hue-saturation-inte... 为了提高低照度图像的清晰度和避免颜色失真,提出了基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的低照度图像增强算法,以改善图像质量。首先根据Retinex模型合成训练数据,将原始图像从RGB(red-green-blue)颜色空间变换到HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间,然后结合注意力机制和CNN构建A-Unet模型以增强亮度分量,最后将图像从HSI颜色空间变换到RGB颜色空间,得到增强图像。实验结果表明,所提算法可以有效改善图像质量,提高图像的清晰度,避免颜色失真,在合成低照度图像和真实低照度图像的实验中均能取得较好的效果,主观和客观评价指标均优于对比算法。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网路 低照度图像增强 注意力机制 HSI颜色空间 Retinex模型
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复合残差网络在低照度图像增强中的技术研究 被引量：8
18
作者 王兴瑞 朴燕 王雨墨 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期508-518,共11页
成像设备在暗光照环境下会出现对比度不高、图像细节信息丢失、颜色失真等问题,这会对视频监控、智能交通、人脸识别等应用场景产生巨大干扰。为了解决这一问题,本文提出了一种融合了注意力机制的的复合残差网络来实现对低照度图像的增... 成像设备在暗光照环境下会出现对比度不高、图像细节信息丢失、颜色失真等问题,这会对视频监控、智能交通、人脸识别等应用场景产生巨大干扰。为了解决这一问题,本文提出了一种融合了注意力机制的的复合残差网络来实现对低照度图像的增强。该算法首先通过色彩空间上的转换(RGB-HSV)将亮度分量V放入构造的神经网络中,然后神经网络通过融合了注意力机制的多分支结构进行图像浅层特征的提取,接着经过复合残差网络提取深层特征,再经过图像重建得到增强后的V分量,最后通过分量融合实现图像增强。实验结果表明,对比目前国内外主流低照度图像增强算法,所提算法在主观视觉上对图像亮度与对比度有显著提升,在PSNR、SSIM指标上与传统算法的对比结果分别提升了约20%和15%,与深度学习算法的对比结果分别提升约9%和3%,不论是在人工合成的低照度图像还是真实、自然低照度图像中均有良好表现,基本满足图像增强的颜色自然、对比度和鲁棒性高等要求。 展开更多
关键词 低照度图像增强 神经网络 残差网络 注意力模型 HSV色彩空间
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结合注意力的双分支残差低光照图像增强 被引量：4
19
作者 祖佳贞 周永霞 陈乐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第4期1240-1247,共8页
在低光条件下拍摄的照片会因曝光不足而产生一系列的视觉问题,如亮度低、信息丢失、噪声和颜色失真等。为了解决上述问题,提出一个结合注意力的双分支残差低光照图像增强网络。首先,采用改进InceptionV2提取浅层特征;其次,使用残差特征... 在低光条件下拍摄的照片会因曝光不足而产生一系列的视觉问题,如亮度低、信息丢失、噪声和颜色失真等。为了解决上述问题,提出一个结合注意力的双分支残差低光照图像增强网络。首先,采用改进InceptionV2提取浅层特征;其次,使用残差特征提取块(RFB)和稠密残差特征提取块(DRFB)提取深层特征;然后,融合浅层和深层特征,并将融合结果输入亮度调整块(BAM)调整亮度,最终得到增强图像。同时,结合注意力机制设计特征融合块(FFM)捕获重要的特征信息,以帮助恢复低光照图像的暗部区域。此外,引入一个联合损失函数从多方面衡量网络训练损失。实验结果表明,相较于鲁棒的视网膜大脑皮层模型(RRM)、Zero-DCE(Zero-Reference Deep Curve Estimation)和EnlightenGAN(Enlighten Generative Adversarial Network),在LOL(LOw-Light)数据集上,所提网络的峰值信噪比(PSNR)指标分别提高了49.9%、40.0%和18.5%;在LOL-V2数据集上,结构相似性(SSIM)指标分别提高了20.3%、50.0%和34.5%。所提网络在提高低光照图像亮度的同时降低了噪声,减少了颜色失真和伪影,得到的增强图像更加清晰自然。 展开更多
关键词 低光照 图像增强 注意力机制 双分支 联合损失函数
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结合内外先验知识的低照度图像增强与去噪算法 被引量：4
20
作者 都双丽 党慧 +1 位作者 赵明华 石争浩 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第9期2844-2855,共12页
目的现有大多数低照度图像增强算法会放大噪声,且用于极低照度图像时会出现亮度提升不足、色彩失真等问题。为此,提出一种基于Retinex(retina cortex)的增强与去噪方法。方法为了增强极低照度图像,首先利用暗通道先验原理估计场景的全... 目的现有大多数低照度图像增强算法会放大噪声,且用于极低照度图像时会出现亮度提升不足、色彩失真等问题。为此,提出一种基于Retinex(retina cortex)的增强与去噪方法。方法为了增强极低照度图像,首先利用暗通道先验原理估计场景的全局光照,若光照低于0.5,对图像进行初始光照校正;其次,提出一种Retinex顺序分解模型,使低照度图像中的噪声均体现在反射分量中,基于分解结果,利用Gamma校正求取增强后的噪声图像;最后,提出一种基于内外双重互补先验约束的去噪机制,利用非局部自相似性原理为反射分量构建内部先验约束,基于深度学习,为增强后的噪声图像构建外部先验约束,使内外约束相互制约。结果将本文算法与6种算法比较,在140幅普通低照度图像和162幅极低照度图像上(有正常曝光参考图像)进行主观视觉和客观指标评价比较,结果显示本文方法在亮度提升、色彩保真及去噪方面均有明显优势,对于普通低照度图像,BTMQI(blind tone-mapped quality index)和NIQE(natural image quality evaluator)指标均取得次优值,对于极低照度图像,NIQMC(no-reference image quality metric for contrast distortion)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)3种指标均取得最优值,其他算法的峰值信噪比在8~18.35 dB,结构相似度在0.3~0.78,而本文算法可达到18.94 dB和0.82,优势明显。结论本文算法不仅可以增强不同光照条件下的低照度图像,还可以有效去除图像中的噪声,效果稳定。 展开更多
关键词 Retinex分解 低照度图像增强 暗通道先验 环境光照估计 双重互补先验约束 去噪
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