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基于迭代注意力归一化流的低光图像增强
1
作者
张祥银
胡立坤
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期131-137,共7页
针对网络层级间特征融合不足并缺乏高频特征的精准定位和获取,以及低光图像和多个正常曝光图像之间的不确定映射问题,提出一种迭代注意力归一化流(Iterative attention normalization flow,IANFlow)网络。迭代注意力模块使用空间和通道...
针对网络层级间特征融合不足并缺乏高频特征的精准定位和获取,以及低光图像和多个正常曝光图像之间的不确定映射问题,提出一种迭代注意力归一化流(Iterative attention normalization flow,IANFlow)网络。迭代注意力模块使用空间和通道注意力对输入特征图的高频特征区域定位后进行特征获取,通过递进式层级定位和融合促使深层特征图包含更多的高频特征;可逆归一化流模块学习低光照图像和正常曝光图像之间复杂的条件分布以及将负对数似然(negative log likelihood,NLL)最小化建立低光图像和参考图像之间一对多的映射。在三个数据集上分别对比LLFlow网络,IANFlow网络的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高了1.1 dB、1.27 dB、2.14 dB。
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关键词
低光增强
迭代注意力
条件归一化流
可逆网络
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题名
基于迭代注意力归一化流的低光图像增强
1
作者
张祥银
胡立坤
机构
广西大学电气工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期131-137,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61863002)
广西重点研发计划项目(No.桂科AB21220039)。
文摘
针对网络层级间特征融合不足并缺乏高频特征的精准定位和获取,以及低光图像和多个正常曝光图像之间的不确定映射问题,提出一种迭代注意力归一化流(Iterative attention normalization flow,IANFlow)网络。迭代注意力模块使用空间和通道注意力对输入特征图的高频特征区域定位后进行特征获取,通过递进式层级定位和融合促使深层特征图包含更多的高频特征;可逆归一化流模块学习低光照图像和正常曝光图像之间复杂的条件分布以及将负对数似然(negative log likelihood,NLL)最小化建立低光图像和参考图像之间一对多的映射。在三个数据集上分别对比LLFlow网络,IANFlow网络的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高了1.1 dB、1.27 dB、2.14 dB。
关键词
低光增强
迭代注意力
条件归一化流
可逆网络
Keywords
low light enhancement
iterative attention
conditional normalized flow
reversible network
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迭代注意力归一化流的低光图像增强
张祥银
胡立坤
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
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