文献类型：期刊文章

作　　者：简显锐[1] 胥林[2]

JIAN Xian-rui;XU Lin(Institute of Software, Chengdu Polytechnic, Chengdu 610041, China;School of Information, Southwest Petroleum University, Chengdu 637000, China)

机构地区：[1]成都职业技术学院软件学院,成都610041 [2]西南石油大学信息学院,成都637000

出　　处：《西南师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(61671130).

年　　份：2021

卷　　号：46

期　　号：5

起止页码：103-109

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对当前弱光图像增强算法在恢复过程中存在颜色与细节丢失的问题,提出一种基于颜色注意机制的增强算法.该算法首先将弱光图像从RGB色彩空间转换至CIE LAB色彩空间,将弱光图像分解为亮度和颜色两个分量.其次,利用两个卷积神经网络(CNN)模型对亮度和颜色分量分别独立增强.然后对增强后的颜色分量使用监督注意力机制,在弱光图像中搜索任何有用的颜色关键点,引导和扩展网络注意力对图像的颜色进行增强.最后将增强后的亮度和颜色分量进行融合,并转换回RGB空间,获得清晰艳丽的复原图像.实验结果表明:与其他增强算法相比,本文提出的方法具有明显优势,在保持明暗度顺序的同时有效地增强了弱光图像,完整地恢复了原始图像的颜色.

关 键 词：图像增强 注意力机制  颜色增强  融合  

分 类 号：TP391]