【摘 要】
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传统提升低照度成像质量的方法主要包括外界补光和光圈提升，通过增大物理进光量完成源信息增强，但此类方法会造成光源污染和景深缩短等问题。提出一种端到端的多光谱融合方案，在弥补传统方法缺陷的同时有效恢复低照度场景中物体颜色和细节，实现高质量计算成像。通过定制化设计深度学习网络，融合多通道光谱信息，可有效消除场景噪声。所提方法具有较高的自由度，可以根据具体应用场景需求调节通道数和网络参数，同时也能替代传统
【基金项目】
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国家自然科学基金（62105227）； 四川省科技计划项目（2022YFS0113）； 成都市科技项目（2021-YF05-01990-SN）；
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传统提升低照度成像质量的方法主要包括外界补光和光圈提升，通过增大物理进光量完成源信息增强，但此类方法会造成光源污染和景深缩短等问题。提出一种端到端的多光谱融合方案，在弥补传统方法缺陷的同时有效恢复低照度场景中物体颜色和细节，实现高质量计算成像。通过定制化设计深度学习网络，融合多通道光谱信息，可有效消除场景噪声。所提方法具有较高的自由度，可以根据具体应用场景需求调节通道数和网络参数，同时也能替代传统的相机模块，优化图像信号处理流程。进行详细的消融实验，结果表明，光谱融合后，相比传统基于RGB数据的方法，所提方法得到的图像质量的均方误差（MSE）和感知损失分别降低了54.43%和35.12%。所提方法将为增强现实/虚拟现实（AR/VR）、医疗成像、自动驾驶等新兴技术领域带来新的高质量成像方案。
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