10.3979/j.issn.1673-825X.202105130159
高速快门诱导的低照度图像弱参考视觉增强方法
高速快门会导致拍摄图像产生多种类型的退化,如极低曝光和噪声等问题.现有的无监督图像增强方法难以构建不同空间域的特征映射关系,以改善图像质量.针对上述问题,提出了一种高速快门诱导的低照度图像弱参考增强方法.该方法训练了一个光照特征提取网络(illumination feature extraction net,IFE-Net)以估计高阶曲线的参数;构建了联合硬注意力机制,加权选择低照度图像和参考图像的特征信息,并利用光照估计曲线将两者有机整合,逼近最佳的非线性映射,以获得清晰的复原图像;设计图像属性和转换感知相结合的多项损失函数,在增强低照度图像的同时保留更多图像细节.与现有的3种低照度图像增强算法进行实验对比,验证了算法的可行性和有效性,并通过消融实验验证了联合硬注意力模块设计的合理性和必要性.
无监督低照度图像增强;弱参考;联合硬注意力;深度学习;计算机视觉
33
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点项目;国家重点研发计划;山西省重点研发计划;科技成果转化培育项目
2021-11-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
851-860