【摘 要】
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在非均匀光照环境下，用户获取到的图像往往呈现亮度分布不均、细节丢失等特点。针对现有图像增强方法在处理非均匀光照图像时，容易造成局部过度增强或增强不足的问题，提出一种融合特征注意机制的无参考非均匀光照图像增强网络ULIEN（ Uneven Light Image Enhancement Network），该网络通过学习非线性的伽马函数将非均匀光照图像映射为增强图像。为避免增强图像出现局部过增强或增强
【基金项目】
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陕西省科技计划项目“三维照片采集系统多发明专利的技术转化”（2020TG-005）；
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在非均匀光照环境下，用户获取到的图像往往呈现亮度分布不均、细节丢失等特点。针对现有图像增强方法在处理非均匀光照图像时，容易造成局部过度增强或增强不足的问题，提出一种融合特征注意机制的无参考非均匀光照图像增强网络ULIEN（ Uneven Light Image Enhancement Network），该网络通过学习非线性的伽马函数将非均匀光照图像映射为增强图像。为避免增强图像出现局部过增强或增强不足问题，网络引入亮度注意图和通道注意机制分别为图像不同的亮度区域和特征通道分配不同的学习权值，帮助网络关注图像不同区域的增强过程。ULIEN增强网络结构简单，在训练过程中不需要任何参考图像，而是通过一组无参考损失函数的设计驱动增强网络的训练。实验结果表明，所提算法增强后的图像在主观视觉方面能够有效地避免细节丢失、伪影和局部过增强或增强不足问题。另外，经该算法增强后的图像在BTMQI、ENIQA、TMQI和UNIQUE等客观指标上平均可达3.727、1.109、0.9030、0.7557，相较其他增强算法具有明显的优势。
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