文献类型：期刊文章

作　　者：马璐[1]

MA Lu(Department of Computer Information at Suzhou Vocational Technical College,Suzhou 234000,China)

机构地区：[1]宿州职业技术学院计算机信息系,安徽宿州234000

出　　处：《红外技术》

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2020A0969)。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：4

起止页码：410-420

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：成像系统实时采集的低光照环境图像具有照度低、噪声严重、视觉效果差等问题,为了提高低光照环境成像质量,本文提出基于多尺度小波U型网络的低光照图像增强方法。该方法采用多级编解码器构建U型网络,并引入小波变换构建特征分频单元,分离高频和低频信息,增强对低频照度特征和高频纹理信息的感知。设计多尺度感知损失函数,指导网络学习低频信息到高频信息的逐级重建,从而优化网络的收敛和性能。最后,在LOL、LIME、NPE、MEF、DICM和VV数据集上进行测试。实验结果表明,所提方法能够有效提升图像照度,抑制图像噪声和纹理丢失问题,并在PSNR、SSIM和LOE评价指标上均优于比较算法,在主观和客观评价方面均优于其他对比算法。

关 键 词：成像系统 图像增强 U型网络  小波变换

分 类 号：TP391.4]