【摘 要】
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随着电子拍摄的发展和智能设备的普及,智能拍摄大量用于智慧城市、公共交通建设等方面。然而受现实弱光,夜间,遮挡等光线不足的低照度环境影响,以及低精度图像成像设备的硬件限制,拍摄出的图像往往存在亮度过低,噪声严重,细节信息丢失或模糊化等问题,从而造成图片内容损失,阻碍了进一步的理解和分析。因此,研究低照度图像增强具有重要的实际应用价值。为提升增强后图像的感知质量,本文尝试引入亮度注意力机制,并探索构建
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随着电子拍摄的发展和智能设备的普及,智能拍摄大量用于智慧城市、公共交通建设等方面。然而受现实弱光,夜间,遮挡等光线不足的低照度环境影响,以及低精度图像成像设备的硬件限制,拍摄出的图像往往存在亮度过低,噪声严重,细节信息丢失或模糊化等问题,从而造成图片内容损失,阻碍了进一步的理解和分析。因此,研究低照度图像增强具有重要的实际应用价值。为提升增强后图像的感知质量,本文尝试引入亮度注意力机制,并探索构建轻量化图像增强模型,主要内容归纳如下:1.利用注意力机制指导低照度图像增强,本文提出了基于亮度注意力机制生成对抗网络的低照度图像增强方法,该方法通过应用亮度注意力预测低照度图像中的光照分布,从而指导增强网络对图像中不同亮度区域进行自适应增强。同时,基于残差连接,设计一个深度增强网络用于提高建模低照度图片的增强过程。在合成数据集,真实数据集(DPED,LOL)验证算法性能,并和传统图像增强方法(直方图均衡,反射光照估计),深度学习方法(DSLR)展开对比,实验表明我们提出的网络所增强的图片具有更高的信噪比和结构相似性,整体感知质量相对较好,说明我们的方法在低照度图像增强方面的有效性。2.针对现有低照度图像增强网络存在计算量大和参数多的问题,本文提出了基于改进深度可分离卷积生成对抗网络的低照度图像增强方法,该方法通过引入深度可分离卷积,并针对图像增强任务改进网络结构,设计了改进的深度可分离卷积(IN-DepthwiseConv)和改进的倒残差深度可分离卷积(IN-Bottleneck)2个模块,用于降低计算复杂度和模型参数。同时,构建了3种模型DwDG,DwG和DeeperDwG,在相同的数据集和环境下验证算法性能,结果表明我们的方法能有效减少模型参数量,并且保持较好的图像增强效果。
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