计算机应用研究

作者：黄仁婧,崔虎,陈青梅,黄初华,

单位：贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025；

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,

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)；；

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。

来源：2021年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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