文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于DBAFFNet的低照度图像增强: 收藏
分享
引用; 《应用科学学报》2023年第3期41卷 476-487页; 作者：罗凡熊邦书余磊汪婉灵南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室江西南昌330063; 针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题,提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先,设计自适应特征融合模块,在深层特征中融合更多细节和颜色信息;其次,构建通道及空间注意力模块,使网络着...; 针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题,提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先,设计自适应特征融合模块,在深层特征中融合更多细节和颜色信息;其次,构建通道及空间注意力模块,使网络着重于图像细节和颜色的恢复;最后,根据Retinex理论设计Poisson-Retinex损失函数,抑制图像的噪声,从而提高图像的增强效果。在多个数据集上的主观和客观对比结果表明,所提方法不仅能恢复增强图像的颜色和细节,而且能更好地抑制噪声,从而获得良好的增强效果。; 来源：详细信息评论

限定检索结果