基于注意力机制和Retinex的低照度图像增强方法

摘要：

低照度图像增强的主要目的是提升图像的整体光照度,进而呈现更多有用的信息.针对低照度图像的整体照度低、对比度弱和噪声较高的问题,提出基于注意力机制和Retinex算法的低照度图像增强方法.该方法首先将低照度图像分解为不变性反射图和缓变平滑性光照图;再通过注意力机制提取图像的空间和局部物体信息,从而能够保证增强过程中利用空间和局部物体信息进行约束;同时增加色彩损失函数改善图像饱和度,用以补偿和校准增强过程中的对比度细节;改进低照度图像和合成方法,加入真实噪声有效扩充训练数据集.最终在LOL和SID数据集上实验表明,所提方法的主观感受和客观评价指标均有所提升.

关键词：图像处理、图像增强、低照度图像增强、Retinex算法、注意力机制

所属期刊栏目：57

分类号：TN911.73

在线出版日期：2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：45-52