| 基于U-net++网络的弱光图像增强方法 |
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| 引用本文： | 李华基,程江华,刘通,程榜,赵康成.基于U-net++网络的弱光图像增强方法[J].计算机科学,2021,48(z2):278-282. |
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| 作者姓名： | 李华基 程江华 刘通 程榜 赵康成 |
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| 作者单位： | 国防科技大学电子科学学院 长沙 410073 |
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| 摘 要： | 弱光图像增强是计算机视觉中最具挑战性的任务之一,现有算法存在亮度不均、对比度低、颜色失真和噪声严重等问题.文中提出了一种基于改进U-net++网络实现更为自然的暗光增强网络框架.首先,输入弱光图像至改进U-net++网络,利用各层密集连接以增强不同层次图像特征的关联性;其次,把各层次图像特征融合后输入卷积网络层进行细节重建.实验结果证明,该方法在提高图像亮度的同时,更好地恢复了弱光图像的细节特征,并且生成正常光图像的颜色特征更接近自然.在PASCAL VOC测试集上的测试结果显示结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)两个重要指标分别为0.87和26.36,比同类最优算法分别高出18.6％和11.4％.
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| 关 键 词： | 弱光增强 U-net++网络 细节重建 密集连接 |
Low-light Image Enhancement Method Based on U-net++ Network |
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| LI Hua-ji,CHENG Jiang-hua,LIU Tong,CHENG Bang,ZHAO Kang-cheng.Low-light Image Enhancement Method Based on U-net++ Network[J].Computer Science,2021,48(z2):278-282. |
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| Authors: | LI Hua-ji CHENG Jiang-hua LIU Tong CHENG Bang ZHAO Kang-cheng |
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