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题名基于分层矢量量化的低照度航拍图像增强
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作者
刘梦可
吕学强
韩晶
滕尚志
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机构
北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
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出处
《北京信息科技大学学报(自然科学版)》
2025年第1期1-10,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62171043,62202061)
北京市自然科学基金项目(4232025)
+1 种基金
青海省创新平台建设专项(2022-ZJ-T02)
北京市教委科研计划科技一般项目(KM202311232003)。
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文摘
由于低照度航拍图像增强任务的复杂性和病态特性,传统基于直方图的方法和基于Retinex的方法难以实现对图像的精确处理。为此,提出了一种基于分层矢量量化生成对抗网络(hierarchical vector quantization generative adversarial network,HVQGAN)的低照度航拍图像增强方法。首先,通过分层矢量量化从正常光图像中推导出码本先验,并引入双照度感知模块解决图像递归性和照度不均问题。同时,嵌入金字塔归一化流模块,以确保低照度特征与正常光图像的潜在表示精确对齐。此外,设计自适应特征融合模块,在解码过程中保留先前码本提供的真实细节,进一步提高保真度。实验结果表明,所提方法在多个数据集上的视觉质量和量化指标实现了显著增强。
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关键词
航拍图像增强
分层矢量量化
码本先验
双照度感知
金字塔归一化流
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Keywords
aerial image enhancement
hierarchical vector quantization(hvq)
codebook prior
dual-illumination perception
pyramid normalization flow
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于神经网络的VQ图象编码
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作者
张兆扬
白文亮
安平
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机构
上海大学
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出处
《电视技术》
北大核心
1996年第11期2-6,共5页
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文摘
文章给出将神经网络与矢量量化相结合的两种编码方法，介绍了其原理和实现的算法。经计算机模拟表明，在比特率低于０．
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关键词
矢量量化
神经网络
电视
VQ
图象编码
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Keywords
vector quantization Neural network Transformed classification hierarchical address
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分类号
TN941.1
[电子电信—信号与信息处理]
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