基于盲点网络的低照度图像自监督增强

作     者：陈勇 张金亮 刘焕淋 邵凯鑫 陈尚明 熊杭英 张佑瑞 Chen Yong;Zhang Jinliang;Liu Huanlin;Shao Kaixin;Chen Shangming;Xiong Hangying;Zhang Yourui

作者机构：重庆邮电大学工业物联网与网络化教育部重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 

基　　金：国家自然科学基金(51977021) 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2024年第44卷第13期

页      码：95-104页

摘      要：针对现有的低照度图像增强算法在增强的同时其图像中仍含有残留噪声、网络训练中将产生恒等映射以及成对数据集获取困难的问题,本文提出了一种基于盲点网络的自监督微光增强网络。首先,采用双边多尺度融合直方图均衡化的方法对图像亮度进行调整,以此来克服传统直方图增强方法中的信息颜色损失;其次,所设计的去噪网络可以自适应地从原始图像中进行学习,同时采用像素混洗下采样解耦相邻像素空间中的相关性;最后,为保持图像空间和颜色的一致性设计了相关的损失函数。实验证明,本文算法克服了现有算法存在残留噪声、网络训练中产生恒等映射的问题,有效地提高了低照度图像质量。

主 题 词：图像处理 微光图像增强 图像去噪 盲点网络 直方图均衡化 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/AOS240549

馆 藏 号：203133239...