基于卷积神经网络的室内低照度图像增强

作     者：包正峰 

作者机构：南京邮电大学通信与信息工程学院 

出 版 物：《信息通信》 (Information & Communications)

年 卷 期：2019年第32卷第9期

页      码：20-21页

摘      要：针对现有的低照度图像增强算法复杂度过高,文章基于卷积神经网络,对比已有的MSRCR算法,进行改进,从而弥补MSRCR算法的不足(如不具有自适应性,设计参数过多)。本文将图像转换到HSI空间,提取出其亮度分量I,将该分量输入到卷积神经网络中,获得增强后的亮度分量I,再将其转回到RGB空间。本文所使用的所有训练集均为室内无光照图片,图片具有亮度均匀、整体亮度偏暗的特点。在处理这一图片时,本文算法结果图像有更好的峰值信噪比和彩色图像信息熵,拥有更好的视觉效果。

主 题 词：图像增强 卷积神经网络室内图 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203807866...