【摘 要】
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车辆型号的识别在智能交通领域有着广泛的应用前景,其中识别任务主要使用监控系统的车辆图像。日间车辆图像的识别准确率较高,但是夜间车辆图像饱受弱曝光、大量噪声、多重光源等的干扰,这些干扰增加了车型识别任务的难度,因此针对夜间车辆的暗光增强研究在智慧城市中具有重大意义。在增强过程中,不同的增强方法会产生不同的噪声、欠曝光、过度曝光和模糊等现象。针对这些现象,本文基于卷积神经网络（convolutiona
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车辆型号的识别在智能交通领域有着广泛的应用前景,其中识别任务主要使用监控系统的车辆图像。日间车辆图像的识别准确率较高,但是夜间车辆图像饱受弱曝光、大量噪声、多重光源等的干扰,这些干扰增加了车型识别任务的难度,因此针对夜间车辆的暗光增强研究在智慧城市中具有重大意义。在增强过程中,不同的增强方法会产生不同的噪声、欠曝光、过度曝光和模糊等现象。针对这些现象,本文基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）对暗光车辆增强进行研究,在现有暗光增强算法的基础上,进行了改进优化,提出了两种针对车辆的暗光增强算法。基于公开的网络数据集开展实验,实验结果表明,本文提出的暗光车辆增强算法在主观指标和客观指标上均有一定提升。本文的主要工作包括以下几个方面:（1）对现有的暗光增强方法进行总结和分析:分析了基于传统暗光增强方法和基于CNN的暗光增强方法的优缺点;介绍了CNN的基础方法和操作;对CNN的变体,生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）、Transformer和Vi T（Vision in Transformer）进行总结。（2）提出一种面向车型识别的夜间车辆图像增强网络模型RIC-NVNet:该网络模型分为三个网络模块——信息提取网络模块、反射增强网络模块和照度增强网络模块。基于Retinex理论,在信息网络模块中,结合原始车辆的灰度处理图,改进了分解损失函数,提高了反射分量和照度分量的分解效果。在照度增强网络模块中,使用生成对抗网络作为基础模型,使用多尺度的灰度处理图对中间特征进行适应性调整,完成照度分量的适应性增强。接着在反射增强网络模块,使用结构一致性和颜色恢复损失函数完成对反射分量的增强。最后将增强后的分量相乘得到增强后的车辆图像。实验结果表明,使用本文方法增强之后,识别率提升近2个百分点,PSNR和SSIM指标均有相应提升。（3）针对车体本身欠曝光的问题,基于语义分割和Transformer的思想,提出了一种针对车体进行差异性增强的夜间车辆图像增强方法。该方法分为两个阶段,第一阶段使用Transformer作为基础网络模型,对原始暗光图像进行语义分割,得到车体的分割图。第二阶段将车体的分割图、灰度处理图和原始暗光车辆图像结合,输入至暗光增强网络,进行自适应性的暗光增强操作。通过主观视觉效果和客观评价指标,证明了该方法能够有效提升针对于车体本身的夜间车辆图像质量。
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