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多尺度融合残差编解码器的低照度图像增强方法
文献摘要：
在低光照环境下,由于光子数极少且噪声较大,线阵相机的感光源不能充分曝光,从而导致图像的质量下降.为此,提出一种多尺度融合的残差编解码器的低照度图像增强方法,直接学习原始传感器R AW明暗图像之间的端到端映射,在完全恢复原始图像细节和色彩的同时有效增强图像的亮度;为了增加特征多样性并加快网络训练速度,在网络结构中加入残差块;为了聚合上下文的全局多尺度特征,设计一个密集上下文特征聚合模块,以弥补网络深层缺失的空间信息.基于SID数据集,与其他10种方法进行对比实验,结果表明,所提方法在视觉效果、定量评价(PSNR和SSIM)方面都明显优于其他大部分方法,可以在恢复图像亮度的同时,有效地表示图像的边缘和色彩等,并在弱光增强下获得令人满意的视觉质量.
文献关键词：
图像增强;低照度;特征融合;残差网络
中图分类号：
作者姓名：
潘晓英;魏苗;王昊;贾丰竹
作者机构：
西安邮电大学计算机学院 西安 710121;西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室 西安 710121;西北工业大学软件学院 西安 710072
文献出处：
引用格式：
[1]潘晓英;魏苗;王昊;贾丰竹-.多尺度融合残差编解码器的低照度图像增强方法)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(01):104-112
A类：
B类：
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AB值：
0.448094
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