| 摘 要： | 在低光条件下拍摄的照片会因曝光不足而产生一系列的视觉问题,如亮度低、信息丢失、噪声和颜色失真等.为了解决上述问题,提出一个结合注意力的双分支残差低光照图像增强网络.首先,采用改进InceptionV2提取浅层特征;其次,使用残差特征提取块(RFB)和稠密残差特征提取块(DRFB)提取深层特征;然后,融合浅层和深层特征,并将融合结果输入亮度调整块(BAM)调整亮度,最终得到增强图像.同时,结合注意力机制设计特征融合块(FFM)捕获重要的特征信息,以帮助恢复低光照图像的暗部区域.此外,引入一个联合损失函数从多方面衡量网络训练损失.实验结果表明,相较于鲁棒的视网膜大脑皮层模型(RRM)、Zero-DCE(Zero-Reference Deep Curve Estimation)和EnlightenGAN(Enlighten Generative Adversarial Network),在LOL(LOw-Light)数据集上,所提网络的峰值信噪比(PSNR)指标分别提高了49.9％、40.0％和18.5％;在LOL-V2数据集上,结构相似性(SSIM)指标分别提高了20.3％、50.0％和34.5％.所提网络在提高低光照图像亮度的同时降低了噪声,减少了颜色失真和伪影,得到的增强图像更加清晰自然.
|
