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基于多尺度小波U型网络的低光照图像增强
文献摘要：
成像系统实时采集的低光照环境图像具有照度低、噪声严重、视觉效果差等问题,为了提高低光照环境成像质量,本文提出基于多尺度小波U型网络的低光照图像增强方法.该方法采用多级编解码器构建U型网络,并引入小波变换构建特征分频单元,分离高频和低频信息,增强对低频照度特征和高频纹理信息的感知.设计多尺度感知损失函数,指导网络学习低频信息到高频信息的逐级重建,从而优化网络的收敛和性能.最后,在LOL、LIME、NPE、MEF、DICM和VV数据集上进行测试.实验结果表明,所提方法能够有效提升图像照度,抑制图像噪声和纹理丢失问题,并在PSNR、SSIM和LOE评价指标上均优于比较算法,在主观和客观评价方面均优于其他对比算法.
文献关键词：
成像系统;图像增强;U型网络;小波变换
中图分类号：
作者姓名：
马璐
作者机构：
宿州职业技术学院计算机信息系,安徽 宿州 234000
文献出处：
引用格式：
[1]马璐-.基于多尺度小波U型网络的低光照图像增强)[J].红外技术,2022(04):410-420
A类：
B类：
多尺度小波,低光照图像增强,成像系统,实时采集,低光照环境,视觉效果,成像质量,增强方法,编解码器,小波变换,分频,低频信息,纹理信息,尺度感知,感知损失函数,网络学习,逐级,LOL,LIME,NPE,MEF,DICM,VV,图像照度,制图,图像噪声,PSNR,SSIM,LOE,客观评价,对比算法
AB值：
0.397131
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