【摘 要】
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夜间捕获的图像受外界不可控因素的影响,往往质量明显下降,因此,图像去夜的目标是基于输入的夜晚图像,生成一张相同场景下的质量更优、包含细节信息更加丰富的白天图像。面向监控场景的图像去夜是一个非常值得探索的研究课题,它可以使更多的夜晚图像资源应用到依赖高质量输入的计算机视觉任务,诸如图像分割、目标跟踪和行人检测等;同时也能满足人们将拍摄的质量较差的夜晚图像转换为质量更好,内容更丰富的白天图像的日常需求
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夜间捕获的图像受外界不可控因素的影响,往往质量明显下降,因此,图像去夜的目标是基于输入的夜晚图像,生成一张相同场景下的质量更优、包含细节信息更加丰富的白天图像。面向监控场景的图像去夜是一个非常值得探索的研究课题,它可以使更多的夜晚图像资源应用到依赖高质量输入的计算机视觉任务,诸如图像分割、目标跟踪和行人检测等;同时也能满足人们将拍摄的质量较差的夜晚图像转换为质量更好,内容更丰富的白天图像的日常需求。为解决因夜间图像可见度低和光照条件复杂而造成的由夜晚图像转换成白天图像的困难,本文提出了一种嵌入注意力模型的双支路生成对抗去夜网络DeNight-Net。具体地,注意力支路用于识别昼夜视觉差异大的区域,并生成相应的注意力特征图作用于生成支路,以使生成支路实现更有效的图像去夜。其次,本文构建了一个大规模的可用于图像去夜算法研究和客观指标评估的成对图像去夜数据集Denight-138。此外,本文提出了两种策略,即非成对训练策略和构造成对数据集策略,以保证DeNight-Net网络在实际场景中缺乏成对数据集的情况下依然能保持良好的去夜鲁棒性。最后,基于所提出的算法,实现了一个图像去夜微信小程序,以满足日常的图像去夜需求。为评估本文提出的基于生成对抗网络的双支路图像去夜算法的有效性,以及图像去夜微信小程序的稳定性和实时性,本文进行了大量的实验验证。结果表明,本文提出的算法相较于最新的图像去夜相关方法,具有更优的性能;基于此算法实现的系统具有高效性和可靠性。
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