【摘 要】
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为了解决低照度图像亮度低、对比度低、信息丢失严重、颜色失真等问题,提出一种基于并联残差网络的低照度图像增强算法。该网络模型的主要思想是将交替残差模块与局部全局残差模块进行并联,运用改进的损失函数计算测试集损失,不断地调整网络参数,最终得到具有较强增强能力的网络模型。实验结果表明,本文网络模型能够有效提高图像亮度、对比度,减少边缘细节丢失。基于合成图像数据集与真实图像数据集进行实验,本文网络模型均取
【机 构】
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西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055
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为了解决低照度图像亮度低、对比度低、信息丢失严重、颜色失真等问题,提出一种基于并联残差网络的低照度图像增强算法。该网络模型的主要思想是将交替残差模块与局部全局残差模块进行并联,运用改进的损失函数计算测试集损失,不断地调整网络参数,最终得到具有较强增强能力的网络模型。实验结果表明,本文网络模型能够有效提高图像亮度、对比度,减少边缘细节丢失。基于合成图像数据集与真实图像数据集进行实验,本文网络模型均取得良好的增强效果,在主观视觉上表现得更加自然,其客观评价指标优于其他对比算法。
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