【摘 要】
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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
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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。
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