基于多尺度融合卷积神经网络的微光图像增强算法

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liuguoqiangswu
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由于传统的微光图像增强算法泛化性较差,难以适应复杂多变的真实场景,本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像增强方法,即通过学习微光图像与正常图像之间的映射关系实现微光图像增强。以微光图像为输入,首先经过预处理模块提取图像浅层信息,然后将选择性卷积核网络(SKNet)融合到局部路径构成特征提取网络,用通道注意模块对特征图进行权重学习得到局部特征,并将其与提取到的全局特征进行融合。由双边网格上采样还原图像尺寸得到微光图像对应的映射函数,进而完成图像的增强。基于MIT-Adobe 5K数据集,与其他9种先进方法进行对比试验。实验结果表明,所提方法可以较好地提升图像的亮度,丰富图像细节,在视觉效果和定量评价上均优于其他对比算法。
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