【摘 要】
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不仅人类需要通过视觉系统来接收外界信息了解世界,而且一些使我们生活更加便捷的高科技技术也需要通过图片或者视频来获取信息。例如医学影像、智能交通和安防监控等领域,都需要大量的高品质图像资源来提供驱动。其中常见的就有在低照度情况下所拍摄的图像质量差的问题。低质量的图像数据会严重影响后续的操作效果,所以需要设计相对应的方法来进行低照度图像的增强。现有的低照度图像增强方法大多只能从成对的数据集中学习,这使
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不仅人类需要通过视觉系统来接收外界信息了解世界,而且一些使我们生活更加便捷的高科技技术也需要通过图片或者视频来获取信息。例如医学影像、智能交通和安防监控等领域,都需要大量的高品质图像资源来提供驱动。其中常见的就有在低照度情况下所拍摄的图像质量差的问题。低质量的图像数据会严重影响后续的操作效果,所以需要设计相对应的方法来进行低照度图像的增强。现有的低照度图像增强方法大多只能从成对的数据集中学习,这使得现有的模型大多数存在着鲁棒性和实时性等方面的不足。很多模型对数据有着严重的依赖,一旦把模型放在其他数据集上,效果就不明显。本文在现有的用于低照度图像增强的深度学习技术的基础上,结合不同方法的诸多优点,做出了如下改进:1.设计了EBGAN（Energy-based GAN）与Patch GAN相结合的判别器架构:虽然WGAN（Wasserstein GAN）避免了JS散度值为常数带来梯度消失问题,但是其具体的操作十分简陋。这使得判别器变成了一个二分器。因此,WGAN中的重量剪裁的方法发挥不了深度神经网络的卓越拟合能力,相关计算将导致网络训练困难、收敛速度慢等问题。本文使用EBGAN将判别器从WGAN的二分器变为自动编码器,使得判别器更加高效。Patch GAN则通过对各个部分进行了互不影响的判断,从而完成了对局部图像特征的获取与表示。2.设计了由全局与局部组成的注意力机制模块:可以通过借鉴人类大脑对图像处理的注意力原理,着重关注注意力区域的图形特性,从而改善模型的效果。局部注意力机制使得模型对局部的曝光细节更加敏感,避免了只有全局注意而导致的局部过曝。3.针对人眼衡量两幅图像之间差距的方式,改动了损失函数,使用贴近人类感知的结构相似性作为损失函数。4.设计了一个自适应的双边滤波器:通过反向传播神经网络来预测双边滤波器中的标准差,并使用双边滤波器对生成的图像进行滤波。对比高斯滤波等方式,双边滤波对边缘细节能起到很好的保护作用。
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