【摘 要】
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图像因为直观、信息量丰富的特点,在现实生活中得到广泛应用。但在现实场景中,经常会出现弱光、逆光和不均匀光照的情况,在这种场景下获得的图像有低亮度、低对比度、狭窄的灰度范围特点,同时伴有噪声和失真的现象,也被称为低照度图像。这类图像不容易直观地获取信息,也对后续高级计算机任务精准完成产生一定阻碍。针对低照度图像增强任务,研究学者提出了众多算法,增强后图像质量在不断提高;但就如何改善低照度图像亮度和对
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图像因为直观、信息量丰富的特点,在现实生活中得到广泛应用。但在现实场景中,经常会出现弱光、逆光和不均匀光照的情况,在这种场景下获得的图像有低亮度、低对比度、狭窄的灰度范围特点,同时伴有噪声和失真的现象,也被称为低照度图像。这类图像不容易直观地获取信息,也对后续高级计算机任务精准完成产生一定阻碍。针对低照度图像增强任务,研究学者提出了众多算法,增强后图像质量在不断提高;但就如何改善低照度图像亮度和对比度、平衡图像细节增强与噪声去除仍然存在较大研究空间。因此,针对上述两点进行如下研究:1.针对如何改善低照度图像亮度和对比度的问题,受MSR算法启发,在Retinex-Net网络模型之上,改进了照度图增强网络,改进网络为三分支五层卷积核的结构。通过不同尺寸卷积核,可以获得不同感受野;通过多分支求均值的方式,可以避免单分支可能出现的增强不足或者增强过度的现象。经过实验对比,改进网络得到的增强图像在亮度和对比度上有了较大改善,同时在客观评价指标上也表现更好。2.针对如何平衡图像细节增强与噪声去除的问题,在上述改进基础之上,设计了一个反射图去噪网络,该网络采用残差块加类U-Net结构。通过残差块,可以解决网络层数变深带来的梯度消失问题,使网络快速收敛到最优值。通过类U-Net网络可以很好地融合深、浅层次特征,保留图像中的细节;同时还可以很好地估计出反射图中的噪声图,从而实现细节增强与噪声去除。经过实验验证,设计的去噪网络可以在去除噪声的同时也能很好地增强图像细节,增强后图像更符合人眼视觉效果,同时在客观评价指标上也表现更好。3.基于上述研究算法,通过HTML、CSS、JavaScript以及Flask框架实现了一个简单的低照度图像增强系统。该系统操作简单,可以直观地感受到图像增强效果,同时还可以将增强图像下载到本地,方便后续使用增强图像的需求。
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