基于多分支卷集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)算法

基于多分支卷集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)算法

摘要：低照度圖像增強(qiáng)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要研究方向之一。本文提出了一種基于多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)算法，該算法旨在提高低照度圖像的對(duì)比度和清晰度。首先，我們介紹了低照度圖像增強(qiáng)的背景和挑戰(zhàn)。然后，我們?cè)敿?xì)描述了提出的算法的架構(gòu)和關(guān)鍵步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法相比于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法在低照度圖像增強(qiáng)上取得了更好的效果。

1.引言

低照度圖像增強(qiáng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中，低照度圖像常常導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失和圖像噪聲增加等問(wèn)題，降低了圖像的質(zhì)量和可視效果。因此，低照度圖像增強(qiáng)一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛關(guān)注的問(wèn)題。目前，已經(jīng)有很多圖像增強(qiáng)方法被提出，但是這些方法往往只能提供有限的改善效果。為了解決這一問(wèn)題，本文提出了一種基于多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)算法。

2.相關(guān)工作

在過(guò)去的幾十年里，很多傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法被提出，包括直方圖均衡化、線性濾波和非線性濾波等。雖然這些方法可以改善圖像的亮度和對(duì)比度，但是它們常常會(huì)引入噪聲和圖像偽影。近年來(lái)，一些基于深度學(xué)習(xí)的方法也被成功應(yīng)用于低照度圖像增強(qiáng)領(lǐng)域。例如，一些研究者引入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)提取圖像的特征，并通過(guò)重建網(wǎng)絡(luò)來(lái)增強(qiáng)圖像的清晰度。然而，這些方法往往只能處理特定類型的低照度圖像，且存在訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題。

3.算法設(shè)計(jì)

本文提出的低照度圖像增強(qiáng)算法主要基于多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。算法的整體架構(gòu)如圖1所示。首先，我們將輸入的低照度圖像分為多個(gè)子圖像，每個(gè)子圖像代表原圖像的不同特征。接下來(lái)，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行特征提取和增強(qiáng)。最后，將每個(gè)子圖像恢復(fù)為原圖像大小，并使用融合算法將它們合并為最終的增強(qiáng)圖像。

圖1.算法的整體架構(gòu)

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所提算法的性能，我們?cè)诙鄠€(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并將結(jié)果與其他低照度圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在低照度圖像增強(qiáng)上取得了顯著的改善效果。與傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法相比，所提算法能夠更好地保留細(xì)節(jié)信息和抑制圖像噪聲。此外，所提算法在處理具有不同亮度范圍的低照度圖像時(shí)也表現(xiàn)出了良好的魯棒性。

5.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法相比于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法在低照度圖像增強(qiáng)上具有更好的效果。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)算法的性能，尤其是在處理復(fù)雜場(chǎng)景下的低照度圖像時(shí)的效果。此外，可以將所提算法應(yīng)用于其他相關(guān)領(lǐng)域，如夜間圖像增強(qiáng)和視頻增強(qiáng)等。

綜上所述，本文提出了一種基于多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法相比于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法具有更優(yōu)秀的效果，能夠更好地保留細(xì)節(jié)信息和抑制圖像噪聲。此外，該算法還展現(xiàn)了在處理不同亮度范圍的低照度圖像時(shí)的良好魯棒性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)算法的性能，特別是在處理復(fù)雜場(chǎng)景下的低照度圖像時(shí)。此外，可以