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题名融合多分支残差与仿射变换的低照度图像增强
被引量：5
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作者
黄仁婧
崔虎
陈青梅
黄初华
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机构
贵州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第12期3786-3790,3807,共6页
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基金
贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础[2019]1088)
贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字(2017)31号
贵大人基合字(2015)52号)。
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文摘
针对现有低照度图像增强算法难以同时处理亮度、对比度、伪影和噪声等因素,提出了多分支残差与仿射变换低光增强网络,其核心思想是运用不同模块处理不同的任务。首先通过光照估计模块获得低光图像的光照变量,然后使光照仿射变换模块与光照编码参数融合恢复图像的光照,最后通过细节重建模块融合更多的图像细节获得最终输出。实验结果表明,该方法有效地丰富了图像的纹理细节,同时增强了亮度和对比度,并具有更少的伪影和噪声。通过与其他主流方法进行比较,定量和定性地证明了提出方法对低光图像增强的效果更好。
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关键词
低照度图像增强
光照估计
仿射变换
图像融合
多分支独立并行残差结构
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Keywords
low-light image enhancement
illumination estimation
affine transformation
image fusion
multi-branch independent parallel residual structure
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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