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融合多分支残差与仿射变换的低照度图像增强

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针对现有低照度图像增强算法难以同时处理亮度、对比度、伪影和噪声等因素,提出了多分支残差与仿射变换低光增强网络,其核心思想是运用不同模块处理不同的任务.首先通过光照估计模块获得低光图像的光照变量,然后使光照仿射变换模块与光照编码参数融合恢复图像的光照,最后通过细节重建模块融合更多的图像细节获得最终输出.实验结果表明,该方法有效地丰富了图像的纹理细节,同时增强了亮度和对比度,并具有更少的伪影和噪声.通过与其他主流方法进行比较,定量和定性地证明了提出方法对低光图像增强的效果更好.
Low-light image enhancement based on multi-branch residual and affine transformation

黄仁婧、崔虎、陈青梅、黄初华

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贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳550025

低照度图像增强 光照估计 仿射变换 图像融合 多分支独立并行残差结构

贵州省自然科学基金贵州大学引进人才科研项目贵州大学引进人才科研项目

黔科合基础[2019]1088贵大人基合字201731号贵大人基合字201552号

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0126

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(12)
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