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基于明亮通道先验和Retinex模型的弱光照图像增强网络
文献摘要：
结合明亮通道先验和Retinex模型,提出一种弱光照图像增强网络.该网络由入射光分量多尺度估计模块、多尺度入射光分量融合模块和增强效果生成模块组成.入射光分量多尺度估计模块在不同邻域半径下基于明亮通道先验对弱光照图像进行多尺度入射光分量估计;多尺度入射光分量融合模块将输入的多层入射光分量融合为入射光分量图;增强效果生成模块依据入射光分量图对弱光照图像进行像素强度调节并直接生成增强效果图.主观及客观对比实验结果证明了本算法具有良好的鲁棒性,及在视觉效果增强、有效信息增益方面的优势.
文献关键词：
弱光照图像增强;卷积神经网络;Retinex模型;明亮通道先验
中图分类号：
作者姓名：
顾振飞;陈灿;陈勇;孔令民;赵冉
作者机构：
南京信息职业技术学院网络与通信学院,江苏 南京210023;南京龙渊微电子科技有限公司,江苏 南京210000;南京邮电大学物联网学院,江苏 南京210003;中国人民解放军94826部队,上海200020
文献出处：
引用格式：
[1]顾振飞;陈灿;陈勇;孔令民;赵冉-.基于明亮通道先验和Retinex模型的弱光照图像增强网络)[J].电子器件,2022(04):831-837
A类：
明亮通道先验,弱光照图像增强
B类：
Retinex,入射光,多尺度估计,增强效果,成模,邻域半径,行像,像素强度,接生,效果图,视觉效果,有效信息,信息增益
AB值：
0.142267
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