由于低照度配对图像的制作成本昂贵且难于制作,而非配对低照度图像增强方法不依赖配对图像数据因而更有实用价值,但其缺乏详细的监督信号导致输出图像存在全局曝光不一致、色彩失真和大量噪声等视觉退化问题,在实际应用中存在挑战.为了...由于低照度配对图像的制作成本昂贵且难于制作,而非配对低照度图像增强方法不依赖配对图像数据因而更有实用价值,但其缺乏详细的监督信号导致输出图像存在全局曝光不一致、色彩失真和大量噪声等视觉退化问题,在实际应用中存在挑战.为了更好地满足实用需求,提出一种基于全局一致的非配对低照度增强方法(unpaired low-light enhancement method based on global consistency,GCLLE).首先,该方法通过全局一致性保持模块(global consistency preserving module,GCPM)将编码器和解码器中相同尺度的特征重新建模并融合以矫正不同尺度的上下文信息,保证输出图像全局曝光调整一致性和全局结构一致性,使得图像亮度分布均匀并避免扭曲和失真;利用局部平滑和调制模块(local smoothing and modulation module,LSMM)学习一组局部的低阶曲线映射,为图像提供更宽的动态范围并进一步提高质量,实现真实和自然的增强效果;提出使用双路池化融合深层特征的深度特征强化模块(deep feature enhancement module,DFEM)压缩无关信息并突出更有区分度的编码特征,减少了不准确信息并使得解码器更容易捕获图像中的低强度信号,保留图像更多细节.不同于关注配对图像像素间一对一映射关系的配对增强方法,GCLLE通过缩小低照度图像与非配对正常照度图像之间的风格差异实现增强.在MIT和LSRW数据集上进行大量的实验,结果表明所提方法在多个客观指标上超过了现有典型低照度增强方法,具有更好的增强效果.展开更多
文摘由于低照度配对图像的制作成本昂贵且难于制作,而非配对低照度图像增强方法不依赖配对图像数据因而更有实用价值,但其缺乏详细的监督信号导致输出图像存在全局曝光不一致、色彩失真和大量噪声等视觉退化问题,在实际应用中存在挑战.为了更好地满足实用需求,提出一种基于全局一致的非配对低照度增强方法(unpaired low-light enhancement method based on global consistency,GCLLE).首先,该方法通过全局一致性保持模块(global consistency preserving module,GCPM)将编码器和解码器中相同尺度的特征重新建模并融合以矫正不同尺度的上下文信息,保证输出图像全局曝光调整一致性和全局结构一致性,使得图像亮度分布均匀并避免扭曲和失真;利用局部平滑和调制模块(local smoothing and modulation module,LSMM)学习一组局部的低阶曲线映射,为图像提供更宽的动态范围并进一步提高质量,实现真实和自然的增强效果;提出使用双路池化融合深层特征的深度特征强化模块(deep feature enhancement module,DFEM)压缩无关信息并突出更有区分度的编码特征,减少了不准确信息并使得解码器更容易捕获图像中的低强度信号,保留图像更多细节.不同于关注配对图像像素间一对一映射关系的配对增强方法,GCLLE通过缩小低照度图像与非配对正常照度图像之间的风格差异实现增强.在MIT和LSRW数据集上进行大量的实验,结果表明所提方法在多个客观指标上超过了现有典型低照度增强方法,具有更好的增强效果.
文摘基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72 d B,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.
