典型文献
基于Retinex理论的全卷积网络低光图像增强方法
文献摘要：
为解决低光图像的亮度低、对比度弱等一系列降质问题,文章提出一种全新的网络架构用于低光图像增强.整个网络包含分解、去噪、和增强三个子网络,分解网络将图像分解成光照图和反射图,去噪网络在频域上对反射图进行去噪,增强网络通过多次卷积操作对光照图进行增强,最后将去噪后的反射图和增强后的光照图逐像素相乘得到结果图.实验证明,文章提出的方法可以有效地提升亮度和对比度、去除噪声,在主客观评价指标上有明显优势.
文献关键词：
Retinex;全卷积网络;低光图像增强;损失函数;傅里叶变换
中图分类号：
作者姓名：
余雅琪;杨梦龙
作者机构：
四川大学 空天科学与工程学院,四川 成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]余雅琪;杨梦龙-.基于Retinex理论的全卷积网络低光图像增强方法)[J].现代信息科技,2022(17):1-7
A类：
低光图像增强
B类：
Retinex,全卷积网络,增强方法,亮度,对比度,质问,网络架构,子网络,图像分解,分解成,去噪网络,频域,卷积操作,像素,相乘,除噪声,主客观评价,客观评价指标,损失函数,傅里叶变换
AB值：
0.317066
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