基于GAN的多场景图像增强算法研究

来源 :仲恺农业工程学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:alkjhgfdsa
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图像增强是数字图像处理领域的一个重要分支,其广泛应用于公共安全、工业生产以及生物医学领域。水下、低照度以及雾天是人们采集图像时最常遇到的导致图像质量恶化的三个场景。由于造成各个场景中图像质量恶化原因不同,所应用的相关增强技术也有差异。本文针对上述三个场景,分别设计了基于生成对抗网络(Generative AdversarialNetwork,GAN)的图像增强算法,实现了各场景下的图像质量提升任务。在水下场景中,本文将注意力机制与GAN结合,构建了基于多尺度通道加权注意力机制的 UICE-GAN(Underwater Image Color Enhancement Generative AdversarialNetwork)水下图像增强网络。在水下合成数据集上,偏色图片经UICE-GAN 增强后,其 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ration)和 SSIM(Structural Similarity)得分提高了一倍,所提出的网络还在水下公开数据集上获得了 4.4871的最佳NIQE(Nature Image Quality Evaluator)得分。在低照度场景,本文将Retinex理论与GAN算法灵活地结合,提出了 LWEGAN(Low-light Enhancement Generative Adversarial Network)亮度增强网络。本文还构建了新的局部亮度判决器,它能够从局部角度对图像的亮度均值进行真假判决,从而提高增强图像亮度。在低照度合成混合数据集和公开数据集上,LWEGAN获得了 0.93以上的SSIM得分,PSNR得分也超过了 23dB(diciBel)。在去雾场景,本文利用GAN对大气散射模型的相关参数进行自适应估计后求解获得清晰图像,设计了 AEGAN(Adaptive Estimation Generative Adversarial Network)去雾网络。本文还搭建了一种特征图融合模块,该模块使用多级特征融合的方法来提高AEGAN去雾性能,使得所提出的算法在雾天公开数据集上获得了 6.0144的最佳NIQE得分。
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