基于多尺度小波U型网络的低光照图像增强

• 作者: 马璐
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 成像系统 图像增强 U型网络 小波变换
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真|IMAGE PROCESSING & SIMULATION
• 页码范围: 410-420
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

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.