典型文献
双分支金字塔网络的微光图像增强算法
文献摘要：
针对微光图像存在亮度低、细节丢失严重以及现有算法增强后的微光图像存在曝光过度、颜色失真等问题,提出双分支金字塔网络的微光图像增强算法.首先,将微光图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间.其次,对V分量采用双分支金字塔网络的微光图像增强算法,自适应获取图像特征.网络结构由并行双分支构成,含层级残差模块的分支有效增强V分量亮度,含特征金字塔注意力模块的分支获取深层特征信息.最后,对双分支结构提取的信息进行融合,并将增强后的图像从HSV颜色空间转换回RGB颜色空间.所提算法在真实图像上的峰值信噪比及结构相似度的均值分别达到29.451 dB和0.930 1,均高于其他对比算法.实验结果表明,所提算法对V分量进行增强提高了图像亮度,有效地恢复了图像细节.
文献关键词：
微光图像增强;层级残差;特征金字塔注意力;卷积神经网络;HSV颜色空间
中图分类号：
作者姓名：
陈清江;顾媛;李金阳
作者机构：
西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055
文献出处：
引用格式：
[1]陈清江;顾媛;李金阳-.双分支金字塔网络的微光图像增强算法)[J].液晶与显示,2022(03):395-404
A类：
B类：
金字塔网络,微光图像增强,图像增强算法,曝光,光过,颜色失真,RGB,颜色空间转换,换到,HSV,图像特征,层级残差,残差模块,特征金字塔注意力模块,深层特征,特征信息,双分支结构,结构提取,换回,峰值信噪比,结构相似度,dB,对比算法,图像亮度
AB值：
0.202265
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