基于卷积神经网络的低光照图像增强算法研究
基于Retinex模型的低光照图像增强算法研究
基于Retinex模型的低光照图像增强算法研究基于Retinex模型的低光照图像增强算法研究摘要：随着数字图像的广泛应用，低光照图像增强成为一个重要的研究领域。
本文通过分析Retinex模型原理，针对低光照图像的特点和问题，研究了基于Retinex模型的低光照图像增强算法。
该算法以Retinex模型为基础，通过对图像进行多尺度分解和组合，对低光照图像的亮度和对比度进行调整，从而提高图像的质量。
实验结果表明，该算法能有效地改善低光照图像的视觉效果，提高图像的清晰度和细节。
1. 引言低光照图像一直是数字图像处理领域的一个重要问题。
在低光照条件下，图像的亮度和对比度较低，色彩饱和度不高，导致图像的细节无法清晰显示，影响图像的观感和质量。
因此，低光照图像增强一直是一个研究的热点。
2. Retinex模型原理Retinex是一种用于图像增强的经典算法，主要基于人眼视觉系统的特性。
该模型认为人眼在看到同一个场景时，会根据不同的亮度来调整自身的适应性。
Retinex模型通过模拟人眼的适应过程，对图像进行亮度和对比度的调整，从而增强图像的质量。
Retinex模型主要包括两个部分：多尺度分解和组合。
3. 基于Retinex模型的低光照图像增强算法基于Retinex模型的低光照图像增强算法主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：首先，对低光照图像进行预处理，包括降噪、去除阴影等操作，以提高图像的质量。
（2）多尺度分解：将图像分解为不同尺度的图像，通过对图像进行高斯滤波和下采样，得到不同尺度的图像。
（3）亮度调整：对每个尺度的图像进行亮度调整，提取图像中的亮度信息，去除图像中的噪点和阴影。
（4）对比度调整：对调整后的图像进行对比度增强，使图像的细节更加明显。
（5）多尺度图像的组合：将调整后的图像进行多尺度重建，得到增强后的图像。
4. 实验结果与分析我们使用了一组低光照图像进行实验，比较了基于Retinex模型的低光照图像增强算法与其他经典算法的效果。
低光照增强算法
低光照增强算法【实用版】目录一、引言二、低光照增强算法的原理与应用1.算法原理2.应用领域三、低光照增强算法存在的问题及改进方向1.存在的问题2.改进方向四、未来发展趋势五、结论正文一、引言在计算机视觉领域，低光照增强算法一直是研究的热点问题。
在夜间或者光线不足的场景下，由于光照强度较低，摄像头采集的图像往往会出现亮度不足、细节丢失、颜色失真等问题。
低光照增强算法的目的就是提高图像的亮度、对比度和清晰度，使图像在低光照条件下也能呈现出良好的视觉效果。
二、低光照增强算法的原理与应用（1）算法原理低光照增强算法主要基于 Retinex 理论，该理论认为一幅图像可以分为反射分量和照射分量。
在低光照条件下，由于光照不足，反射分量和照射分量之间的比例失衡，导致图像质量下降。
增强算法的主要目的是通过调整反射分量和照射分量的比例关系，使图像在低光照条件下也能呈现出良好的视觉效果。
（2）应用领域低光照增强算法在许多领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医学影像等。
在这些领域中，图像的质量往往受到光照条件的影响，低光照增强算法可以有效地提高图像质量，从而为后续的图像处理和分析提供更为准确的依据。
三、低光照增强算法存在的问题及改进方向（1）存在的问题目前，低光照增强算法在实际应用中仍然存在一些问题，如过曝光或欠曝光、噪声增强、颜色失真等。
这些问题严重影响了图像的质量和视觉效果，限制了低光照增强算法的广泛应用。
（2）改进方向为了解决上述问题，研究者们提出了许多改进方向，如基于深度学习的低光照增强算法、融合多尺度 Retinex 算法、基于遗传算法的多域值分块低光照图像增强算法等。
这些方法在一定程度上都取得了较好的效果，但仍然有待进一步研究和改进。
四、未来发展趋势随着计算机视觉技术的不断发展，低光照增强算法在未来仍具有较大的研究价值和发展空间。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1.深度学习算法的进一步研究和应用，如卷积神经网络、生成对抗网络等。
基于深度学习的低光照图像增强算法研究与实现
基于深度学习的低光照图像增强算法研究与实现低光照条件下拍摄的图像往往存在着明显的噪点和模糊，影响了图像的质量和细节。
为了改善这一问题，研究者们提出了很多低光照图像增强算法。
其中一种较为有效的方法是基于深度学习的算法。
本文将重点介绍基于深度学习的低光照图像增强算法的研究与实现。
首先，我们需要了解深度学习在图像增强领域的基本原理。
深度学习是一种机器学习算法，它通过模拟人脑神经元的工作原理来提取和学习特征。
在图像增强中，深度学习可以自动学习低光照图像中隐藏的有用信息，从而改善图像的质量。
在低光照图像增强算法的研究中，研究者们采用了多种不同的深度学习模型来解决这一问题。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是最常用的模型之一。
CNN是一种专门用于处理图像的神经网络，它能够有效地提取图像中的特征信息。
在低光照图像增强中，CNN可以通过学习大量的低光照图像和其对应的增强图像，来建立一个预测模型。
该模型可以通过输入低光照图像，输出一张增强后的图像。
训练模型时，可以使用真实拍摄的低光照图像作为输入，使用其增强图像作为标签，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使其能够更好地生成高质量的增强图像。
此外，为了提高低光照图像增强算法的效果，研究者们还采用了一些改进策略。
例如，引入自适应参数，根据不同的低光照条件动态调整参数，以适应不同的图像。
另外，一些研究还将传统图像增强技术与深度学习相结合，以进一步提高增强效果。
在实际应用中，基于深度学习的低光照图像增强算法已经取得了显著的效果。
例如，在夜间拍摄的照片中，通过使用这些算法进行增强，可以使得图像的细节更加清晰，噪点明显减少。
这对于安防监控、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。
然而，基于深度学习的低光照图像增强算法仍然存在一些挑战和问题。
首先，需要大量的标注数据来训练深度学习模型，这在某些情况下可能比较困难。
其次，深度学习模型的复杂性导致了其计算开销较大，需要较高的计算资源和时间成本。
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究图像去噪和图像增强是数字图像处理领域中的两个非常重要的技术，它们能够大大提升图像的质量和清晰度。
在实际应用中，我们常常会遇到需要去除某些噪声或者提升某些细节的情况，这时候就需要借助图像去噪和图像增强技术来完成。
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，基于神经网络的图像去噪和图像增强技术也逐渐成为了研究的热点领域。
本文将探讨基于神经网络的图像去噪和图像增强技术的实现原理、优缺点及未来发展方向。
一、基于神经网络的图像去噪技术图像去噪是指对于受到非理想条件影响的图像，去除其上的噪声，使得图像更加干净和清晰的技术。
传统的基于数学模型的去噪算法虽然能够得到较好的效果，但是对于某些复杂的噪声类型却显得力不从心，此时采用基于神经网络的图像去噪算法则是更优秀的选择。
基于神经网络的图像去噪算法采用的是深度学习技术，通过构建深度卷积神经网络模型来学习图片中的噪声模型和去噪模型，从而实现图像去噪的目的。
通常来说，这种算法的训练过程需要大量的有噪声的图片和对应的无噪声图片作为训练样本，同时采用反向传播算法进行模型优化。
与传统的基于数学模型的去噪算法相比，基于神经网络的图像去噪算法能够更加准确地还原图像，同时能够适应更多的噪声类型。
当然，这种算法的训练和优化难度也相对较大，需要大量的训练数据和计算资源。
二、基于神经网络的图像增强技术图像增强是指通过对图像进行一系列处理，使其更加清晰、具有更多的细节信息，从而提升图像的质量和视觉效果的技术。
传统的图像增强算法主要是利用各种滤波器进行图像的处理，但是这种算法的效果受限于滤波器的类型和参数设置，对于某些问题无法有效解决。
基于神经网络的图像增强算法通常为超分辨率技术，也就是利用深度卷积神经网络模型学习图像的细节信息，在保证图像分辨率的同时，增强图像细节的显示。
这种算法的训练过程也需要大量的训练数据和计算资源，并且需要先进行图像的超分辨率重构，再进行细节增强处理。
基于深度学习的低照度图像增强方法
0引言日常生活中经常需要在低光条件下捕捉图像，例如在夜间或昏暗的室内房间。
在此环境下拍摄的图像往往会出现能见度差、对比度低、噪声大等多种问题。
虽然自动曝光机制（如ISO 、快门、闪光灯等）可以增强图像亮度，但同时也会产生其他的影响（如模糊、过饱和度等）[1]。
在过去，人们提出了许多方法来解决上述问题，如直方图均衡化、伽马校正、Retinex 等[2]。
然而它们只注重提高图像的对比度和亮度，而忽略了严重噪声的影响，甚至导致噪声放大。
近年来，深度学习已经成为图像增强的一个突出手段。
Wang 等人[3]提出了一种利用神经网络来估计和调整低光图像光照层的方法。
Gharbi 等人[4]提出了一种用于增强低照度图像的双边学习框架，该框架训练一个神经网络来预测每个像素处颜色向量的变换系数。
Wei 等人[5]提出用一种基于深度学习的低照度图像增强方法马悦（陕西中医药大学，陕西咸阳712046）摘要在低照度环境下采集的图像往往亮度不足，导致在后续视觉任务中难以有效利用。
针对这一问题，过去的低照度图像增强方法大多在极度低光场景中表现失败，甚至放大了图像中的底层噪声。
为了解决这一难题，本文提出了一种新的基于深度学习的端到端神经网络，该网络主要通过空间和通道双重注意力机制来抑制色差和噪声，其中空间注意力模块利用图像的非局部相关性进行去噪，通道注意力模块用来引导网络细化冗余的色彩特征。
实验结果表明，与其他主流算法相比，本文方法在主观视觉和客观评价指标上均得到了进一步提高。
关键词图像增强；低照度图像；深度学习；注意力机制中图分类号TP391文献标识码A文章编号1009-2552（2021）01-0085-05DOI10.13274/ki.hdzj.2021.01.015Low -light image enhancement method based on deep learningMA Yue（Shaanxi University of Chinese Medicine ，Xianyang 712046，Shaanxi Province ，China ）Abstract ：Images acquired in low -light environments are often not bright enough ，making them difficult to use effectively in subsequent visual tasks.In response to this problem ，most of the past low -light image en⁃hancement methods have failed in extreme low-light scenes and even magnified the underlying noise in the image.In order to solve this problem ，this paper proposes a new end -to -end neural network based on deep learning ，which is primarily based on spatial and channel dual attention mechanism to suppress chromatic ab⁃erration and noise.The spatial attention module uses the non -local correlation of the image for denoising ，and the channel attention module is used to guide the network to refine the redundant color features.The experi⁃mental results show that the method in this paper is further improved in both subjective visual and objective evaluation metrics compared to other mainstream algorithms.Key words ：image enhancement ；low-light image ；deep learning ；attention mechanism作者简介：马悦（1988-），女，硕士，工程师，研究方向为模式识别与智能系统。
retinexnet算法
retinexnet算法RetinexNet算法是一种用于图像增强的深度学习算法。
它通过模拟人眼对光照和颜色进行感知的过程，改善图像的亮度和对比度，使得图像更加清晰和自然。
RetinexNet算法的核心思想是基于Retinex理论。
Retinex理论是指人眼对光照和颜色进行感知的机制。
人眼通过对图像的亮度和颜色进行分离和调整，使得我们能够看到清晰和真实的图像。
而RetinexNet算法则是通过深度学习的方法来实现这种分离和调整的过程。
RetinexNet算法主要包含三个关键步骤：低光照增强、中光照增强和高光照增强。
首先，算法通过卷积神经网络提取图像的低光照信息，并对其进行增强。
这一步骤主要用于增强图像中的细节和纹理，使得图像更加清晰。
接着，算法对图像的中光照信息进行增强。
中光照增强主要用于调整图像的亮度和对比度，使图像的整体色调更加均衡。
最后，算法对图像的高光照信息进行增强。
高光照增强主要用于保留图像中的高亮部分，使图像的细节更加突出。
RetinexNet算法在图像增强领域具有广泛的应用。
在自然场景摄影中，由于光照条件的限制，图像常常存在亮度不足、对比度低和颜色失真等问题。
而RetinexNet算法能够有效地解决这些问题，使得图像更加清晰和真实。
此外，RetinexNet算法还可以应用于医学影像、无人驾驶、安防监控等领域，提高图像的可视化效果和信息提取能力。
RetinexNet算法与传统的图像增强算法相比，具有以下优势：首先，RetinexNet算法基于深度学习的方法，能够自动学习图像的特征和规律，无需人工设置参数。
其次，RetinexNet算法充分模拟了人眼对光照和颜色进行感知的机制，能够更好地调整图像的亮度、对比度和颜色，使图像更加真实和自然。
最后，RetinexNet算法的计算速度较快，适用于实时图像增强的应用场景。
然而，RetinexNet算法也存在一些局限性。
首先，算法对图像的增强结果可能会受到光照不均匀和噪声的影响，导致图像的细节和纹理不够清晰。
基于深度学习的低光照图像增强技术研究
基于深度学习的低光照图像增强技术研究深度学习是当前人工智能技术中的热门研究方向之一，它已经被应用于许多领域，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
在图像处理领域中，深度学习也有着广泛的应用，其中之一就是低光照图像增强。
低光照图像增强是指对光线不足或光线环境恶劣的图像进行处理，使其变得更加清晰明亮、细节更加丰富。
这是一个非常具有挑战性的问题，因为低光照图像通常由于光线不足导致图像信息缺失、噪点增多、色彩失真等现象，传统的图像处理方法难以有效处理。
而深度学习基于卷积神经网络的特征学习和表示能力，能够有效地处理低光照图像增强问题。
要实现低光照图像增强，需要解决以下几个问题：一、建立适合于低光照图像增强的深度学习模型传统的图像增强方法大多建立在颜色空间变换或梯度域变换技术之上，但是这些方法并不能很好地捕捉到图像的高级特征和语义信息，也不能很好地利用复杂的马尔可夫随机场模型来进行处理。
而基于深度学习的方法可以学习到更高级别的特征，通过模型的层次化特性来逐步提取图像中的语义信息，使得低光照图像增强更加准确和精细。
在建立深度学习模型时，需要对训练数据进行合理的选择和处理，以保证模型的泛化能力和鲁棒性。
同时，需要针对不同程度的低光照图像进行训练，以增强模型的适应性。
二、应用适当的损失函数损失函数是深度学习中的关键组成部分之一。
在低光照图像增强问题中，传统的损失函数往往只能通过像素级比较误差来进行刻画，不能很好地利用图像整体的特征和语义信息。
而基于深度学习的方法能够利用更丰富的先验知识，选择适当的损失函数来确保输出结果的质量。
针对低光照图像增强问题，一些研究者提出了不同的损失函数，例如平均绝对误差、结构相似性算法等。
这些损失函数可以提高图像增强效果和图像质量，提高模型的稳定性和鲁棒性。
三、提高模型的效率和速度在低光照图像增强过程中，需要处理大量的图像数据，如果深度学习模型的效率和速度不高，会导致图像增强的过程无法实时进行，大大降低用户的体验。
低光照图像增强算法综述
低光照图像增强算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像增强技术成为了研究的重要领域之一。
其中，低光照图像增强算法是处理低质量、低亮度图像的关键技术，对于提高图像质量、增强图像细节、提升图像识别精度等方面具有重要的应用价值。
本文旨在对低光照图像增强算法进行全面的综述，介绍其研究背景、发展历程、主要算法及其优缺点，并探讨未来的发展趋势。
本文将对低光照图像增强的研究背景进行介绍，阐述低光照图像增强技术在视频监控、医学影像分析、军事侦察、航空航天等领域的应用需求。
本文将回顾低光照图像增强技术的发展历程，分析不同算法在不同历史阶段的发展特点和主要贡献。
接着，本文将重点介绍当前主流的低光照图像增强算法，包括基于直方图均衡化的算法、基于Retinex理论的算法、基于深度学习的算法等，并详细阐述其原理、实现方法、优缺点等。
本文将展望低光照图像增强技术的未来发展趋势，探讨新技术、新算法在提升图像质量、提高识别精度等方面的潜在应用。
通过本文的综述，读者可以全面了解低光照图像增强算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、低光照图像增强的基本原理低光照图像增强算法的核心目标是在保持图像细节和色彩信息的提高图像的亮度和对比度，从而改善图像的视觉效果。
这通常涉及到对图像像素值的调整，以及对图像局部或全局特性的分析和优化。
基本的低光照图像增强算法可以分为两类：直方图均衡化和伽马校正。
直方图均衡化是一种通过拉伸像素强度分布来增强图像对比度的方法。
这种方法假设图像的可用数据跨度大，即图像包含从暗到亮的所有像素值。
然而，对于低光照图像，由于大部分像素值集中在较低的亮度范围内，直方图均衡化可能会过度增强噪声，导致图像质量下降。
伽马校正则是一种更为柔和的增强方法，它通过调整图像的伽马曲线来改变图像的亮度。
伽马曲线描述了输入像素值与输出像素值之间的关系，通过调整这个关系，可以改变图像的亮度分布。
基于Retinex理论的低光图像增强算法
第40卷第6期Vol.40㊀No.6重庆工商大学学报(自然科学版)J Chongqing Technol &Business Univ(Nat Sci Ed)2023年12月Dec.2023基于Retinex 理论的低光图像增强算法史宇飞,赵佰亭安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001摘㊀要:为了解决低光照图像存在的对比度低㊁噪声大等问题,提出一种基于Retinex 理论的卷积神经网络增强模型(Retinex-RANet )㊂它包括分解网络㊁降噪网络和亮度调整网络3部分:在分解网络中融入残差模块(RB )和跳跃连接,通过跳跃连接将第一个卷积层提取的特征与每一个RB 提取的特征融合,以确保图像特征的完整提取,从而得到更准确的反射分量和光照分量;降噪网络以U-Net 网络为基础,同时加入了空洞卷积和注意力机制,空洞卷积能提取更多的图像相关信息,注意力机制可以更好地去除反射分量中噪声,还原细节;亮度调整网络由卷积层和Sigmoid 层组成,用来提高光照分量的对比度;最后将降噪网络去噪后的反射分量和亮度调整网络增强后的光照分量融合,得到最终的增强结果㊂实验结果显示:Retinex-RANet 在主观视觉上不仅提高了低光图像的亮度,还提高了色彩深度和对比度,在客观评价指标上,相较于R2RNet ,PSNR 值上升了4.4%,SSIM 值上升了6.1%㊂结果表明:Retinex-RANet 具有更好的低光图像增强效果㊂关键词:低光增强;残差模块;注意力机制;Retinex 理论中图分类号:TP391㊀㊀文献标识码:A ㊀㊀doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2023.0006.008㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-06-09㊀修回日期:2022-07-20㊀文章编号:1672-058X(2023)06-0061-07基金项目:国家自然科学基金面上项目(52174141);安徽省重点研究与开发计划资助项目(202004A07020043);安徽省自然科学基金面上项目(2108085ME158);安徽高校协同创新项目(GXXT -2020-54).作者简介:史宇飞(1997 ),男,安徽安庆人,硕士研究生,从事图像处理研究.通讯作者:赵佰亭(1981 ),男,山东枣庄人,教授,博士,从事图像处理㊁智能控制研究.Email:btzhao@.引用格式:史宇飞,赵佰亭.基于Retinex 理论的低光图像增强算法[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2023,40(6):61 67.SHI Yufei ZHAO Baiting.Low-light Image enhancement algorithm based on Retinex theory J .Journal of Chongqing Technology and Business University Natural Science Edition 2023 40 6 61 67.Low-light Image Enhancement Algorithm Based on Retinex Theory SHI Yufei ZHAO BaitingSchool of Electrical and Information Engineering Anhui University of Science and Technology Anhui Huainan 232001 ChinaAbstract In order to solve the problems of low contrast and high noise of low-light images a convolutional neural network enhancement model based on Retinex theory Retinex-RANet is proposed.It includes three parts the decomposition network the noise reduction network and the brightness adjustment network.The residual module RB and the jump connection were incorporated into the decomposition network and the features extracted by the first convolutional layer were fused with each RB extracted feature through the jump connection to ensure the complete extraction of the image features resulting in more accurate reflection and illumination components.The noise reduction network was based on the U-Net network and the cavity convolution and attention mechanism were added at the same time so as to extract more image-related information.The attention mechanism can better remove the noise in the reflected component and restore the details.The brightness adjustment network consists of a convolutional layer and a Sigmoid layer which is used to increase the contrast of the light components.Finally the reflection component after denoising by the noise reduction network and the light component after the brightness adjustment network were fused to obtain the final enhancement result.Experimental results show that Retinex-RANet not only improves the brightness of low-light images in subjective vision but also improves the color depth and contrast.In terms of objective evaluation indicators compared with R2RNet the PSNR value increased by 4.4% and the SSIM value increased by 6.1%.The results show that Retinex-RANet has better重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷low-light image enhancement.Keywords low light enhancement residuals module attention mechanism Retinex theory1㊀引㊀言在光照不足㊁不均或者有阴影遮挡等条件下,采集的图像一般都存在噪声过多和对比度弱等问题,而这些问题不但会对图像的品质产生负面影响,还会妨碍一些机器视觉任务的进行㊂对低光照图像进行增强,有助于提高高级视觉性能,如图像识别㊁语义分割㊁目标检测等;也可以在一些实际应用中提高智能系统的性能,如视觉导航㊁自动驾驶等㊂因此,对低光图像增强进行研究是十分必要的㊂低光图像增强方法可分为以下4类:基于直方图均衡化的方法[1],其核心是通过改变图像部分区域的直方图来达到整体对比度提高的效果㊂此类方法可以起到提高图像对比度的作用,但是大多数不够灵活,部分区域仍会出现曝光不足和放大噪音等不好的视觉效果㊂基于去雾的方法[2-3],如一些研究人员[4]利用有雾图像和低光图像之间的相似性,通过已有的去雾算法来增强低光照图像㊂尽管此类方法得到了较好结果,但此类模型的物理解释不够充分,同时对增强后的图像进行去噪可能会导致图像细节模糊㊂基于Retinex理论[5]的方法,其将低光图像分解为光照和反射率两部分,在保持反射率一致性的前提下,增加光照的亮度,从而增强图像㊂此类方法不仅提高了图像的对比度,还降低了噪声带来的的影响,不足之处是要根据经验来人工设置算法的相关参数,并且不能对不同类型图像自适应增强㊂基于深度学习的方法,Lore等[6]提出的LLNet通过类深度神经网络来识别低光图像中的信号特征并对其自适应增强;Wei等[7]提出的Retinex-Net结合Retinex理论和神经网络进行图像增强;Wang等[8]提出的GLADNet先通过编解码网络对低光图像生成全局照明先验知识,然后结合全局照明先验知识和输入图像,采用卷积神经网络来增强图像的细节㊂此类基于深度学习的方法均取得了不错的效果,但是大多数方法在增强过程中并没有对噪声进行有效抑制,从而使得增强后的图像出现噪声大㊁颜色失真等问题㊂为解决这些问题,提出了Retinex-RANet(Retinex-Residuals Attention Net)方法㊂Retinex-RANet首先在分解阶段采用残差模块与跳跃连接,通过跳跃连接将第一个卷积层提取的特征与每一个RB提取的特征融合,从而得到更准确的反分量和光照分量㊂另外,还在降噪网络中加入通道注意力模块和空洞卷积,注意力机制可以更好地去除反射分量中的噪声,还原细节;而空洞卷积能获取更多的上下文信息特征㊂实验结果表明:Retinex-RANet具有更好的低光图像增强效果㊂2㊀模㊀型Retinex-RANet模型框图如图1所示㊂由图1可以看到:整个网络模型由3个子网络组成,即分解网络㊁降噪网络以及调整网络,分别用于分解图像㊁降低噪声和调整亮度㊂具体地说,首先该算法通过分解网络将低光照图像S l和正常光图像S h分解为反射分量(R l㊁R h)和光照分量(I l㊁I h),然后降噪网络将分解的反射分量R l作为输入,并使用光照分量I l作为约束来抑制反射分量中的噪声,同时将光照分量I l送入调整网络,来提高光照分量的对比度,最后融合Rᶄ和Iᶄ得到增强后的图像㊂输入Sh分解网络反射分量Rh光照分量Ih反射分量Rl光照分量Il分解网络输入Sl降噪网络调整网络输出R′I′Conv+ReluConv+ReluConv+ReluConvSigmoid图1㊀Retinex-RANet模型结构图Fig.1㊀Retinex-RANet model structure diagram2.1㊀分解网络基于Retinex理论方法的关键是在分解阶段如何得到高质量的光照分量和反射分量,而分解后的结果对后续的增强和降噪操作都会产生影响,因此,设计一个有效的网络对低光图像进行分解是很有必要的㊂分解网络结构如图2所示㊂输入Sl33Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu1?1Conv+Relu1?1Conv+Relu跳跃连接S C反射分量Rl光照分量IlS i g m o i d R BR B R B R B图2㊀分解网络Fig.2㊀Decomposition network在分解网络结构中,为了使深度神经网络在训练26第6期史宇飞,等:基于Retinex 理论的低光图像增强算法阶段更容易优化,使用3个残差块(RB)来获得更好的分解结果㊂首先使用3ˑ3卷积提取输入低光图像S l 的特征;然后再经过3个RB 模块提取更多的纹理㊁细节等特征,同时为了减少底层颜色㊁边缘线条等特征的丢失,引入了跳跃连接,即将第一个卷积层的输出连接到每一个RB 的输出,保证特征的充分提取;最后通过3ˑ3ˑ4的卷积层和sigmoid 函数激活,从而得到3通道的反射分量和1通道的光照分量㊂2.2㊀降噪网络在对低光图像进行增强的过程中,大多数基于Retinex 理论的方法在得到分解结果后都忽略了噪声的影响,这会导致最终的增强结果受到反射分量中噪声的干扰,出现模糊㊁失真等问题㊂为了解决这类问题,设计了如图3所示的降噪网络㊂输入R l 、I lS ES ES ES E S E (D i l a t e dC o n v +R e l u )2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2C o n vG l o b a lA v g .p o o lF CF CR e l uS i g m o i dS c a l eW ?H ?CW ?H ?C S i g m o i d输出R ′11C图3㊀降噪网络Fig.3㊀Denoising network㊀㊀在低光增强领域,U-Net 网络由于其优秀的结构设计,被大量网络作为其主要架构和部分架构,因此Retinex-RANet 也采用U-Net 作为降噪网络的基础网络部分㊂降噪网络包含编码和解码两个部分㊂在编码阶段,先融合输入的反射分量和光照分量,然后经过一组由两个3ˑ3的空洞卷积㊁RELU 函数激活和最大池化层组成的编码块,3组均由两个卷积核为3ˑ3的卷积激活层和一个最大池化层组成的编码块来提取特征,从而得到编码阶段的特征图,最后将其送入解码阶段㊂编码过程中,每次通过一个编码块,图像的通道数会翻倍,但是其尺寸会降低一半㊂在解码阶段,由4个相同的解码块组成,结构为3ˑ3的卷积层 RELU 函数激活 2ˑ2的反卷积层㊂受到图像识别中的SENet [9]的启发,将通道注意力模块嵌入到跳跃连接中,以便更好地降低噪声,恢复细节㊂如图3所示:首先将编码阶段采集到的图像特征进行全局平均池化操作,然后经过两个全连接层和两个激活函数,最后和解码阶段的特征图逐通道相乘,此过程可将更多的权重分配给有用的特征,如颜色㊁细节和纹理特征等,同时为噪声㊁阴影快和伪影等特征分配较少的权重;然后融合跳跃连接得到的特征图与反卷积后的特征,之后再进行卷积计算,解码过程中,每次通过一个解码块,图像的通道数会降低一半,但是其尺寸会翻倍;最后使用3ˑ3卷积得到一个3通道特征图,并对其进行sigmoid 函数激活,从而得到降噪后的反射分量㊂2.3㊀调整网络在得到分解后的光照分量后,需要提高其对比度,因此设计了图1中的调整网络㊂此调整网络是一个轻量级网络,包含3个卷积激活层㊁1个卷积层和1个Sigmoid 层,同时为了避免底层信息的损失,通过跳跃连接将输入连接到最后一个卷积层的输出㊂2.4㊀损失函数训练时,3个子网络均单独训练,因此,整个Retinex-RANet 的损失由分解损失L dc ㊁降噪损失L r 和调整损失L i 组成㊂2.4.1㊀分解损失为了更好地从低光图像中分解出反射分量和光照分量,设计了3个损失函数,即重建损失L rec ㊁反射分量36重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷一致性损失L rs ㊁光照分量平滑损失L is ,如下所示:L dc =L rec +λ1L rs +λ2L isL rec = S l -R l I l 1+ S h -R h I h 1L rs = R l -R h 22L is =∇I lmax ∇S l ,ε()1+∇I hmax ∇S h ,ε()1其中,λ1和λ2分别为L rs 和L is 的权重系数,S l 和S h 为低光条件和正常光条件下的输入图像,R l ㊁R h 和I l ㊁I h 分别是低光和正常光图像分解后的反射分量和光照分量, 表示逐像素相乘操作, 1表示使用的是L 1范数约束损失, 2表示使用的是L 2范数约束损失,∇表示梯度,为水平梯度与垂直梯度之和,ɛ为一个小的正常数,取0.01㊂2.4.2㊀降噪损失为了保证经过降噪处理后的反射分量和正常光图像的反射分量在结构㊁纹理信息等方面能够保持一致,同时衡量降噪处理后图像与正常光图像之间的颜色差异,降噪网络的损失函数L r 如下所示:L r = R ᶄ-R h 22-SSIM R ᶄ,R h ()+ ∇R ᶄ-∇R h 22+L cR ᶄ为经过降噪处理后的反射率,SSIM ()为结构相似性度量,L c 为色彩损失函数,表达式如下:L c = ΓR ᶄ()-ΓS h () 22其具体含义为先对降噪后的图像R ᶄ和正常光图像S h 进行高斯模糊Γ(),再计算模糊后图像的均方误差㊂2.4.3㊀调整损失为了使调整过后的光照分量与正常光图像的光照分量尽可能相似,调整网络的损失函数L i 如下所示:L i = I ᶄ-I h 22+ ∇I ᶄ-∇I h 22其中,I ᶄ为I l 增强后的图像㊂3㊀实验结果和分析3.1㊀训练数据集实验中的训练集为LOL 数据集[7],该数据集包含500对图像:其中,训练集含485对图像,验证集为剩余15对图像㊂在训练过程中,分解模块和增强模块的批量化大小为16,块大小为48ˑ48,训练次数为2000次,分解网络损失函数的权重系数λ1=0.01,λ2=0.2㊂降噪模块的批量化大小为4,块大小为384ˑ384,训练次数为1000次㊂模型优化方法为随机梯度下降法㊂整个网络模型在CPU 型号为Intel (R )Core (TM )i7-10700K㊁GPU 型号为Nvidia GeForce RTX 2080Ti 的电脑上运行,同时训练框架为Tensorflow1.15,GPU 使用Nvidia CUDA10.0和CuDNN7.6.5加速㊂为了评估Retinex-RANet 的性能,将其与几种传统方法如BIMEF [10]㊁Dong [11]㊁LIME [12]㊁MF [13]㊁MSR [14]和SIRE [15]等,以及深度学习方法,如R2RNet [16]㊁Retinex-Net [7]㊁KinD [17]㊁Zero-Dce [18]等进行比较,并同时在多个数据集上评估了该算法,包括LOL㊁LIME㊁NPE [19]和MEF [20]数据集㊂在实验过程中,均采用原文献所提供的源代码对图像进行训练和测试㊂在评估过程中,采用峰值信噪比(R PSNR [21])㊁结构相似性(R SSIM [22])和自然图像质量评估(R NIQE [23])这3个指标来进行定量比较㊂R PSNR 和R SSIM 值越高,R NIQE 值越低,则增强后图像的质量越好㊂3.2㊀消融实验为了确定Retinex-RANet 的有效性,在KinD 网络的基础上进行消融实验㊂该实验使用LOL 数据集进行验证,同时采用R PSNR ㊁R SSIM 指标来评估增强后图像的质量㊂结果如表1所示,表中RB 表示残差模块,SC 表示跳跃连接,SE 表示注意力模块㊂表1㊀各改进模块的消融实验结果Table 1㊀Ablation experimental results of each improved module序号算法R PSNRR SSIM1KinD16.12450.71132KinD +RB 17.27750.76633KinD +RB +SC17.76050.77934KinD +RB +SC +SE19.01960.78395Ours19.77610.7922表1中序号2给出的是在KinD 网络基础上,使用残差模块作为分解网络时的结果㊂相比于KinD 网络,R PSNR 和R SSIM 均有显著的提升㊂在此基础上加入跳跃连接,见序号3,相较于序号2的结果又有了小幅提升㊂说明在使用残差模块和跳跃连接作为分解网络的情况下,得到了质量更高的分解结果,从而验证了残差模块和跳跃连接的有效性㊂由于3个子网络是单独进行训练的,确定改进的分解网络有用后,在此基础上确定在降噪网络中加入空洞卷积和注意力机制的有用性㊂从序号4的结果可以看出,在加入注意力机制后,图像指标明显上升,这是因为注意力模块能集中学习有用特征,如颜色㊁细节等,从而降低图像中的噪声,阴影等㊂为了获取更多的上下文信息,同时在降噪网络中加入空洞卷积(序号5),相较于序号4的结果有了小幅提升㊂从而确定了Retinex-RANet 的模型即为序号5的模型㊂3.3㊀实验评估各算法在不同数据集上的视觉对比如图4㊁图5所示㊂46第6期史宇飞,等:基于Retinex 理论的低光图像增强算法I n p u t D o n g R e t i n e x N e t Z e r o D ceM S R L I M E S I R E R 2R N etM F K i n DO u r sG r o u n d T r u th图4㊀LOL 数据集上各算法的视觉效果Fig.4㊀Visual effects of each algorithm on the LOL datasetI n p u t D o n g R e t i n e x N e t Z e r o D ceM S R L I M E S I R E R 2R N etM FB I M E F K i n DO u rs图5㊀其他数据集上各算法的视觉效果Fig.5㊀Visual effects of each algorithm on other datasets㊀㊀图4的输入来自LOL 数据集,是非常低亮度的真实世界图像㊂可以看出:Dong㊁Retinex-Net㊁Zero-Dce㊁MSR㊁LIME 的增强结果中存在明显的噪声㊁色差等问题,特别是对Retinex-Net 来说,看起来不像真实世界的56重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷图像;SIRE㊁MF和KinD对图像的增量程度有限,增强结果偏暗;R2RNet的增强结果在整体上偏白,存在饱和度过低等问题;相比之下,Retinex-RANet增强后的图片更接近于真实世界图像,有效抑制了噪声,同时能很好地还原图像原有的色彩㊂此外,还在其他数据集上对本模型进行了测试,如图5所示㊂从左上角的细节图像中可以看到:虽然大多数方法都能在一定程度上改变输入图像的亮度,但仍然存在着一些严重的视觉缺陷,比如Dong和Retinex-Net存在噪声和颜色失真问题;Zero-Dce㊁R2RNet和MSR增强后的图像整体偏白,无法看清左上角图像的背景;SIRE和KinD增强后的图像总体偏暗,无法观察脸部细节;Retinex-RANet㊁LIME㊁MF和BIMEF 能相对清晰地观察到脸部细节,但比较左下角图的可知,Retinex-RANet相较于其他算法,增强的亮度适中,轮廓细节更加清晰,色彩更为真实㊂表2显示了在LOL数据集上各算法的评估对比,其中,加黑数字为最优数值㊂LOL数据集中的图像为成对的低光/正常光图像,因此可使用R PSNR和R SSIM 来衡量算法的优越性,同时还引用了R NIQE指标㊂从表中可以看出:在R PSNR和R SSIM指标上,Retinex-RANet相较于其他算法都取得了最高的值,而在R NIQE 指标上,所取得的值略高于KIND和R2RNet算法得到的值㊂因为LIME㊁NPE和MEF数据集只包含低光图像,无对应的正常光图像,所以只使用R NIQE指标来比较各算法之间的差异㊂从表3可以看出:在LIME和NPE数据集上,Retinex-RANet取得了最优值,而在MEF数据集上,所取得的值略高于SRIE算法得到的值㊂表2㊀LOL数据集上各算法的结果对比Table2㊀Comparison of the results of each algorithm on the LOL dataset指标SRIE MSR LIME Dong MF Zero-Dce Retinex-Net KinD R2RNet Ours R PSNR13.348612.097914.758315.263915.667616.361516.731716.124518.934219.7761R SSIM0.39760.36370.33610.34470.36890.52470.43090.71130.75250.7982 R NIQE7.28698.11368.37768.31578.77717.93138.8788 4.6724 3.7657 4.7465表3㊀不同数据集上的R NIQE对比Table3㊀Comparison of R NIQE on different datasets算法LIME-data NPE-data MEF-data SRIE 3.8596 4.1803 3.4456MSR 3.7642 4.0614 3.5654 LIME 3.7862 4.4466 3.7962 Dong 4.0516 4.6952 4.2759MF 4.0673 4.3506 3.5995 Zero-Dce 4.3421 4.6511 3.5532 Retinex-Net 4.8077 4.5712 5.1747 KinD 4.1441 3.933 4.7805 R2RNet 5.2291 4.0191 5.1082Ours 3.4064 3.4984 3.4621综上所述,虽然Retinex-RANet并没有在上述数据集上都取得最好的结果,但仍有一定优势㊂同时,在客观评判指标R SSIM和R PSNR上均取得了最高值㊂因此, Retinex-RANet相较于其他算法,对低光照图像增强后的效果更优㊂4㊀结束语针对低光图像在视觉效果上存在亮度低㊁噪声大以及对比度弱等问题,设计了Retinex-RANet网络模型㊂此模型在分解网络中结合残差模块(RB)和跳跃连接,充分提取图像特征和细节信息;在降噪网络中嵌入空洞卷积和注意力机制,可以获取更多的上下文信息,降低图像中的噪声㊁阴影等;最后将降噪网络去噪后的反射分量和亮度调整网络增强后的光照分量融合,得到最终的增强结果㊂实验表明:与LIME㊁Zero-Dce和R2RNet相比,Retinex-RANet在客观指标R PSNR 和R SSIM上均取得了最高的数值,Retinex-RANet在增强图像的视觉对比上,不仅提高了图像的对比度㊁抑制了噪声,而且明显消除了退化问题,达到了更好的视觉效果㊂66第6期史宇飞,等:基于Retinex理论的低光图像增强算法参考文献References1 ㊀SUBRAMANI B VELUCHAMY M.Fuzzy gray level differencehistogram equalization for medical image enhancement J .Journal of Medical Systems 2020 44 6 103 110.2 ㊀张驰谭南林李响等.基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术J .北京航空航天大学学报2019 452309 316.ZHANG Chi TAN Nan-lin LI Xiang et al.Foggy sky image enhancement technology based on the improved Retinex algorithm J .Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics 2019 45 2 309 316.3 ㊀DONG X WANG G PANG Y et al.Fast efficient algorithmfor enhancement of low lighting video C .Barcelona ICME 2011 1 6.4 ㊀LI L WANG R WANG W et al.A low-light image enhancementmethod for both denoising and contrast enlarging C .QC Canda ICIP 2015 3730 3734.5 ㊀PARK S YU S KIM M et al.Dual autoencoder network forRetinex based low light image enhancement J .IEEE Access 2018 6 22084 22093.6 ㊀LORE K G AKINTAYO A SARKAR S.LLNet A deepautoencoder approach to natural low-light image enhancement J .Pattern Recognition 2017 61 650 662.7 ㊀CHEN W WANG W J YANG W H et al.Deep Retinexdecomposition for low-light enhancement C//Proceedings of British Machine Vision Conference BMVC .2018 155 158.8 ㊀WANG W J CHEN W YANG W H et al.GLADNet Low-light enhancement network with global awareness C .Xi anChina FG 2018 751 755.9 ㊀HU J SHEN L SUN G.Squeeze-and-excitation networks C .Salt Lake City UT USA CVPR 2018 7132 7141.10 YING Z GE L GAO W.A bio-inspired multi-exposurefusion framework for low-light image enhancement EB/OL .https ///abs/1711.0059/.2017.11 DONG J PANG Y WEN J.Fast efficient algorithm forenhancement of low lighting video C .Barcelona ICME 2011 1 6.12 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France Nice 2019 1632 1640.18 GUO C LI C GUO J et al.Zero-reference deep curve estimation for low-light image enhancement C .Seattle WA USA CVPR 2020 1780 1789.19 WANG S ZHENG J HU H M et al.Naturalness preserved enhancement algorithm for non-uniform illumination images J . IEEE Transactions on Image Processing 2013 229 3538 3548.20 MA J ZENG K WANG Z.Perceptual quality assessment for multi-exposure image fusion J .IEEE Transactions on Image Processing 2015 24 11 3345 3356.21 HUYNH-THU Q GHANBARI M.Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment J .Electronics Letters 2008 44 13 800 801.22 WANG Z BOVIK A C SHEIKH H R et al.Image quality assessment From error visibility to structural similarity J .IEEE Transactions on Image Processing 2004 13 4 600 612.23 MITTAL A SOUNDARARAJAN R BOVIK A C.Making a completely blind image quality analyzer J .IEEE Signal Processing Letters 2012 20 3 209 212.责任编辑:李翠薇76。
基于卷积神经网络的弱光照图像增强算法
基于卷积神经网络的弱光照图像增强算法弱光照图像增强是图像处理过程中一种以增强图像视觉效果为目标的技术。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像增强研究日益受到重视。
本文研究重点放在基于卷积神经网络（CNN）的弱光照图像增强算法上，探讨如何使用CNN网络来改善图像的弱光照质量。
首先，我们介绍了CNN的基本原理，它的结构类似人脑，主要由有向无环图（DAG）构成，包括神经元层、权重、激活函数等组件，可以自动学习提取复杂模式，有效改善图像处理性能。
其次，探讨了基于CNN的弱光照图像增强方法，重点介绍了三种常见的深度学习算法，即网络中的重建（ReNet）、全卷积网络（FCN）和对抗网络（GAN）。
在实际应用中，这三种技术可以有效地增强弱光照图像的视觉效果，其中ReNet和FCN的输出图像能够显著改善噪声和模糊等问题，而GAN则利用双方模型来产生图像，从而显著提高图像复原任务的精度。
最后，文章总结了基于CNN的弱光照图像增强算法的优势。
它可以准确无误地学习和抽取图像特征，有效提高图像的视觉效果，为研究者提供了一种有效的图像增强方法。
此外，本文还介绍了相关深度学习算法的具体实现，使研究者更加清楚地了解和操作这些技术。
总之，本文介绍了基于CNN的弱光照图像增强算法，可以开辟研究者新的技术构建与应用空间。
CNN是一种利用深度学习进行复杂特征分类和提取的神经网络，其最突出的特点是其能够自动提取结构特征，而无需人工标注特征描述。
近年来，CNN的发展前景日益受到重视，也促进了基于深度学习的弱光照图像增强领域的研究。
本文研究了三种常见的CNN技术：重建技术（ReNet），全卷积网络（FCN）和对抗网络（GAN），分别用于改善图像的质量和处理弱光照图像。
同时也总结了基于卷积神经网络的弱光照图像增强算法的优势，如准确无误地学习和抽取图像特征，有效提高图像的视觉效果。
未来，这一领域将会继续探索新的可能，以把弱光照图像增强的技术发挥出更大的作用。
基于卷积神经网络的图像增强方法研究与应用
基于卷积神经网络的图像增强方法研究与应用近年来，随着图像处理技术的不断发展与创新，基于卷积神经网络的图像增强方法逐渐受到广泛关注。
图像增强是通过提高图像的质量，使其更易于观察、分析和理解的一种技术。
本文将探讨和研究基于卷积神经网络的图像增强方法，并探讨其在实际应用中的价值和意义。
首先，我们需要了解卷积神经网络(CNN)的基本原理。
CNN是一种深度学习模型，通过多层卷积与池化操作来提取图像中的局部特征，并通过全连接层进行分类或回归。
由于CNN具有较强的特征提取能力和泛化能力，因此广泛应用于图像处理领域。
基于卷积神经网络的图像增强方法主要有以下几种：超分辨率重建、图像去噪和图像增加对比度。
首先，超分辨率重建是指通过采用卷积神经网络来提高图像的分辨率。
传统的超分辨率重建方法主要是通过插值算法进行图像放大，容易导致图像模糊。
而基于卷积神经网络的超分辨率方法，如SRCNN、VDSR和ESPCN等，可以通过学习高分辨率图像与低分辨率图像之间的映射关系，从而有效地提升图像的细节和清晰度。
其次，图像去噪是指通过卷积神经网络来去除图像中的噪声。
传统的图像去噪方法主要是基于图像统计学原理来估计和消除噪声。
然而，在复杂的图像噪声情况下，传统方法的效果有限。
而基于卷积神经网络的图像去噪方法，如DnCNN、FDnCNN和FFDNet等，通过学习图像的噪声分布和噪声特征，可以更准确地去除图像中的噪声，从而提高图像的清晰度和可视化效果。
最后，图像增加对比度是指通过卷积神经网络来提高图像的对比度和亮度。
图像对比度是图像中灰度差异的相对程度，是评估图像质量的一个重要指标。
传统的图像对比度增强方法主要是通过直方图均衡化或Retinex算法来提高图像的对比度。
然而，这些方法对于复杂图像和低对比度图像效果较差。
基于卷积神经网络的图像增加对比度方法，如CLAHE-CNN和HDRNet等，通过学习图像的对比度映射关系，可以更准确地提高图像的对比度和亮度，使图像更加鲜明和有吸引力。
基于卷积神经网络的图像增强技术研究
基于卷积神经网络的图像增强技术研究近年来，图像发展非常迅速，随着科技的不断进步，摄影技术的飞速发展，人们对于图像的质量和效果也越来越严格。
然而实际使用中，我们经常会面临一些棘手的问题，例如拍摄环境受限、光线影响、拍摄器材品质等等，导致原始图像质量并不理想。
因此，图像增强技术应运而生。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一个强大的深度学习算法，由于其在图像识别上的突出表现，目前已经成为了图像处理领域的重要技术之一。
图像增强是指对图像进行处理，使其更加清晰、有明显轮廓、细节更清晰。
在图像增强研究领域，“去噪”、“增强对比度”、“图像锐化”、“去雾”等都是非常重要的问题。
一、图像增强技术概述1.1 图像增强定义在M.Nikolova[1]的论文中，图像增强被定义为图片处理中使图像变得更加易于观察或更加合适于人类或机器进一步处理的过程。
这种过程通常分为有监督和无监督的方法。
有监督的方法需要大量的已经处理过的图像来训练模型，更加适合处理某些具有良好属性的图像，例如从磁共振成像器(MRI)中提取出脑区域；而无监督的方法不需要标注，更加适合进行瑕疵检测或者质量提升。
1.2 图像增强的目标图像增强的目标是使输出图像在某些特定的指标下更好，同时要符合应用领域的需求。
例如，瑕疵检测领域，图像增强的目标是使得输出图像更加清晰、轮廓更加明显，可以更容易地检测到瑕疵。
1.3 图像增强的方法图像增强的方法可分为两种：线性方法和非线性方法。
线性方法通常通过图像的亮度和对比度之间的函数变化来调整图像的亮度和对比度。
典型的线性方法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强、Prewitt增强等。
非线性方法通常更加复杂，可以分为去噪、锐化和增强对比度等多个方面。
例如去噪可以通过香农熵滤波器、小波变换等方法实现；锐化可以通过Unshapen Mask等方法实现；增强对比度可以通过Sxobel算子、Robert算子、Canny算子等方法实现。
基于卷积神经网络的图像分类算法研究与优化
基于卷积神经网络的图像分类算法研究与优化随着人工智能技术的不断发展，图像分类算法已经成为了计算机视觉中的一个重要问题。
其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）的图像分类算法已经被广泛应用于图像检索、图像超分辨率、图像识别等领域，受到了越来越多的关注。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习算法，主要包括卷积层、池化层、全连接层等模块。
卷积层主要负责提取特征，池化层主要负责降低特征图的维度，全连接层主要负责实现分类。
二、图像分类算法的应用图像分类算法可以应用于很多领域，例如人脸识别、车牌识别、国旗识别等。
在这些应用场景中，不同的图像分类算法的表现往往不同，需要我们根据具体的需求和问题来选择相应的算法。
三、如何进行图像分类图像分类的过程一般可以分为以下几个步骤：1、数据预处理。
将图像进行尺寸缩放、灰度化、归一化等处理。
2、特征提取。
使用卷积神经网络提取图像的特征向量。
3、特征选择。
根据不同的应用场景，选取合适的特征。
4、分类器构建。
使用分类算法对特征向量进行分类。
四、如何优化图像分类算法对于卷积神经网络中的图像分类算法，我们可以从以下几个方面进行优化：1、模型的选择。
不同的应用场景对模型的要求不同，我们需要根据具体的需求来选择不同的卷积神经网络模型。
2、超参数调整。
对于卷积神经网络模型，我们需要调整网络的超参数来优化分类性能，例如学习率、批大小、网络深度等。
3、数据增强。
使用数据增强技术可以提升模型的泛化能力，例如旋转、平移、随机裁剪等。
4、迁移学习。
在一些场景下，我们可以使用迁移学习来将预训练好的模型参数应用于当前的任务中，从而提升分类性能。
五、结语在本文中，我们对基于卷积神经网络的图像分类算法进行了简单的介绍，并探讨了如何对图像分类算法进行优化。
当然，图像分类算法的研究还有很多可发掘的领域，例如在多任务学习、半监督学习等方面的应用。
我们相信，在不断的探索和研究之中，这一领域的发展前景将会更加明朗。
基于深度学习的低光照图像增强研究综述
基于深度学习的低光照图像增强研究综述摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在低光照图像增强领域取得了显著的成果。
本文对基于深度学习的低光照图像增强方法进行了全面的综述。
首先介绍了低光照图像增强的研究背景和意义，然后详细讨论了深度学习在该领域的应用，包括常用的网络架构、损失函数、训练策略等方面。
接着分析了现有方法的优点和不足，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：深度学习；低光照图像增强；网络架构；损失函数一、引言在实际的图像采集过程中，由于光照不足、曝光时间有限等原因，经常会得到低光照的图像。
这些图像的质量较差，存在亮度低、对比度低、噪声大等问题，严重影响了后续的图像分析和处理。
因此，低光照图像增强技术具有重要的研究意义和应用价值。
传统的低光照图像增强方法主要包括直方图均衡化、基于 Retinex 理论的方法等。
这些方法虽然在一定程度上能够提高图像的亮度和对比度，但也存在一些局限性，如容易产生过增强、颜色失真、噪声放大等问题。
近年来，深度学习技术的出现为低光照图像增强提供了新的思路和方法。
深度学习模型具有强大的特征学习能力，能够自动地从大量的数据中学习到低光照图像和正常光照图像之间的映射关系，从而实现更有效的图像增强。
二、基于深度学习的低光照图像增强方法（一）网络架构1.卷积神经网络（CNN）N 是最早应用于低光照图像增强的深度学习模型之一。
它通过多个卷积层和池化层的组合，能够自动地提取图像的特征，并对图像进行增强。
例如，一些基于 CNN 的方法采用了简单的网络结构，如单层或多层卷积神经网络，直接对低光照图像进行处理，取得了一定的增强效果。
2.为了提高网络的性能，研究人员还提出了一些改进的CNN 架构，如残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）等。
这些网络架构能够有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题，提高网络的训练效果和泛化能力。
2.生成对抗网络（GAN）1.GAN 由生成器和判别器组成，生成器用于生成增强后的图像，判别器用于判断生成的图像是否真实。
基于含噪Retinex模型的煤矿低光照图像增强方法
基于含噪Retinex 模型的煤矿低光照图像增强方法李正龙1，2， 王宏伟2，3，4， 曹文艳1，2， 张夫净1，2， 王宇衡1，2（1. 太原理工大学 矿业工程学院，山西 太原 030024；2. 太原理工大学 山西省煤矿智能装备工程研究中心，山西 太原 030024；3. 太原理工大学 机械与运载工程学院，山西 太原 030024；4. 山西焦煤集团有限责任公司 博士后工作站，山西 太原 030024）摘要：低光照图像会导致许多计算机 视觉任务达不到预期效果，影响后续图像分析与智能决策。
针对现有煤矿井下低光照图像增强方法未考虑图像现实噪声的问题，提出一种基于含噪Retinex 模型的煤矿低光照图像增强方法。
建立了含噪Retienx 模型，利用噪声估计模块（NEM ）估计现实噪声，将原图像和估计噪声作为光照分量估计模块（IEM ）和反射分量估计模块（REM ）的输入，生成光照分量与反射分量并对二者进行耦合，同时对光照分量进行伽马校正等调整，对耦合后的图像及调整后的光照分量进行除法运算，得到最终的增强图像。
NEM 通过3层CNN 对含噪图像进行拜耳采样，然后重构生成与原图像大小一致的三通道特征图。
IEM 与REM 均以ResNet −34作为图像特征提取网络，引入多尺度非对称卷积与注意力模块（MACAM ），以增强网络的细节过滤能力及重要特征筛选能力。
定性和定量评估结果表明，该方法能够平衡光源与黑暗环境之间的关系，降低现实噪声的影响，在图像自然度、真实度、对比度、结构等方面均具有良好性能，图像增强效果优于Retinex −Net ，Zero −DCE ，DRBN ，DSLR ，TBEFN ，RUAS 等模型。
通过消融实验验证了NEM 与MACAM 的有效性。
关键词：煤矿低光照图像；图像增强；含噪 Retinex 模型；噪声估计；拜耳采样；多尺度非对称卷积；注意力模块中图分类号：TD67 文献标志码：AA method for enhancing low light images in coal mines based on Retinex model containing noiseLI Zhenglong 1,2, WANG Hongwei 2,3,4, CAO Wenyan 1,2, ZHANG Fujing 1,2, WANG Yuheng 1,2(1. College of Mining Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China ； 2. Center of Shanxi Engineering Research for Coal Mine Intelligent Equipment, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024,China ； 3. College of Mechanical and Vehicle Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024,China ； 4. Postdoctoral Workstation, Shanxi Coking Coal Group Co., Ltd., Taiyuan 030024, China)Abstract : The low light images can lead to many computer vision tasks not achieving the expected results.This can affect subsequent image analysis and intelligent decision-making. The existing low light image enhancement methods for underground coal mines do not consider the real noise of the image. In order to solve this problem, a coal mine low light image enhancement method based on Retinex model containing noise is proposed. The Retienx model containing noise is established. The noise estimation module (NEM) is used to estimate real noise. The original image and estimated noise are used as inputs to the illumination component收稿日期：2022-08-16；修回日期：2023-03-29；责任编辑：胡娴。
基于深度学习的低照度图像增强技术研究综述
第1期2021年1月No.1January，20210 引言生活中，光线暗，照度低、曝光不足会导致图片整体亮度偏低，噪声大，边缘细节信息丢失严重，影响图像视觉效果，因此对低照度图像进行处理是极有必要的。
早年间，主要采用直方图均衡化、伽马变换、Retinex 理论[1]等方法对低照度图像进行增强。
虽然这些方法在一些程度上可以提高图像的亮度，增强图像的可读性，但同样存在一些棘手的问题无法解决，如：增强后的图像色彩不均，颜色失真，图像有大量光晕出现。
后来，随着深度学习在不同领域的应用取得不错成果后，大量学者开始将目光投向于用深度学习的方法增强低照度图像。
目前，经过大量实验证明，基于深度学习的方法在低照度图像增强上具有可行性。
增强后图像无论从主观的视觉体验还是客观的图像质量评价方面的表现都十分出色。
1 传统的低照度图像增强算法目前，应用比较广泛的传统的低照度图像增强算法主要分为4类，分别是基于色调映射算法、基于背景融合算法、基于直方图均衡化算法和基于模型算法[2]。
1.1 基于色调映射算法色调映射技术产生于20世纪90年代，主要通过扩展低照度图像的动态范围，提高图像的亮度，改善图像的光照不均匀性。
色调映射方法可以大致分为两类：全局方法与局部方法。
全局方法对图像的动态范围变换中的每个像素应用相同的变换曲线，选择不同的曲线可以达到不同的视觉效果。
这种算法计算简单，实现容易。
但是由于对图像中所有像素的变换相同，得到的图像在色度、亮度和细节方面都有一定的损失。
局部色调映射算法的实质是图像中每个像素的映射曲线都是同邻域像素信息相关的，其优势在于通过对图像局部特征进行处理，弥补了全局算法不能保留局部特征的缺点。
1.2 基于背景融合算法背景融合类算法是将白天的亮度信息融合到夜间的图像中，利用白天背景的亮度来增强夜间图像的像素，从而达到增强人眼视觉的效果。
侯雷等[3]曾采用平均K 帧的方法获取白天背景，再利用Retinex 理论提取了白天背景和夜间视频帧的亮度，采用帧差法提取了夜间视频帧的移动物，将相同场景的白天背景亮度融合夜间帧的视频以达到图像增强的目的。
基于深度学习的低质量图像增强技术研究
基于深度学习的低质量图像增强技术研究低质量图像是指图片在采集、传输、存储等过程中出现的退化、模糊、噪声等问题，对于计算机视觉领域的研究和应用带来了挑战。
为了提升低质量图像的质量，研究者们提出了许多基于深度学习的图像增强技术。
本文将对基于深度学习的低质量图像增强技术进行研究和探讨。
首先，深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络进行特征学习和模式识别。
在图像增强领域，深度学习模型可以通过大量训练样本学习到图像的特征表示，并能够自动学习到复杂的非线性映射关系。
因此，基于深度学习的图像增强技术能够更好地提升低质量图像的视觉效果。
一种常见的基于深度学习的低质量图像增强技术是超分辨率重建。
超分辨率重建的目标是将低分辨率图像恢复到高分辨率图像，以提高图像的细节和清晰度。
近年来，深度卷积神经网络（DCNN）在超分辨率重建任务上取得了重要的突破。
通过训练大规模的数据集，DCNN可以学习到图像的上采样过程，并能够根据输入的低分辨率图像生成高分辨率的图像。
另一种基于深度学习的低质量图像增强技术是图像去噪。
在实际应用中，图像往往受到噪声的干扰，降低了图像的质量和可视化效果。
深度学习模型能够通过学习大量的清晰图像和噪声图像对之间的映射关系，实现去噪的效果。
例如，基于自编码器的去噪网络可以学习到图像的低维表示，通过编码和解码的过程去除噪声。
此外，基于深度学习的图像增强技术还可以应用于图像增强和色彩恢复等任务。
例如，对于低光照条件下的图像，深度学习模型可以通过学习大量低光照图像和正常光照图像之间的关系，提高图像的亮度和对比度。
对于黑白图像的色彩恢复，深度学习模型可以学习到不同颜色之间的转换规律，从而实现图像的自动上色。
在基于深度学习的低质量图像增强技术的研究中，还存在一些挑战和问题需要解决。
首先，数据集的质量和数量对于深度学习模型的性能至关重要。
为了训练准确的模型，需要收集大量的高质量图像和低质量图像对，并进行准确的标注。
低光照条件下的图像增强和识别关键技术
基于二分类的支持向量机，通过找到一个最优超平面，将不同类别的样本正确地 分类。在低光照条件下，可以利用SVM设计出适用于低光照图像分类的模型。
神经网络
通过模拟人脑神经元的连接方式，构建一个高度复杂的网络，对输入的低光照图 像进行自动特征学习和分类。其中，深度学习网络（如卷积神经网络CNN）在低 光照图像识别中表现出良好的性能。
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低光照图像增强与识别 一体化技术
基于深度学习的低光照图像增强与识别一体化技术
总结词
深度学习在图像增强和识别方面具有强 大的潜力，通过端到端的学习方式，能 够同时实现图像的增强和识别，尤其在 低光照条件下表现优异。
VS
详细描述
基于深度学习的低光照图像增强与识别一 体化技术，利用卷积神经网络（CNN） 对低光照图像进行端到端的训练和优化， 实现对图像的增强和识别。其中，CNN 的结构和参数通过反向传播算法进行学习 和调整，以达到最佳的增强和识别效果。
自适应对比度增强
局部对比度
自适应对比度增强通过分析图像的局部特征，如边缘和纹理等，来增强图像的对比度。这种方法通常 采用滤波器或卷积神经网络等技术来实现。
动态范围扩展
自适应对比度增强还可以用于动态范围扩展，将图像中的不同亮度级别映射到更大的动态范围内，从 而增强图像的对比度和细节。这种方法通常用于高动态范围(HDR)图像的处理。
现有的图像增强算法仍存在一定的局限性，对于复杂动态场景和极端低光照条件的适应性有待提高。
当前的研究主要关注图像的视觉质量和识别准确率，而对于实时性、鲁棒性和泛化能力等方面仍需加强 研究。
未来可以进一步探索深度学习、人工智能等技术在低光照图像增强和识别领域的应用，以实现更高效、 更智能的解决方案。
基于深度神经网络的图像增强技术研究
基于深度神经网络的图像增强技术研究【第一章】引言图像增强是数字图像处理的一个重要研究领域，它可以使得图像变得更加清晰、更加鲜明，同时可以增强图像的某些特征或信息。
在实际应用中，图像增强技术具有广泛的应用前景，例如图像识别、目标追踪、医学影像处理等领域。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的图像增强技术逐渐成为了研究热点。
相比传统的手工特征提取和图像处理方法，深度神经网络可以自动学习图像内在的特征，并从中提取实现图像增强的方法。
基于深度神经网络的图像增强技术可以大大提高图像质量，增强图像的可读性，成为了数字图像处理领域中的重要研究方向。
本文将研究基于深度神经网络的图像增强技术，重点介绍图像增强的方法和实现过程，同时探究该技术的优势和不足。
【第二章】基于深度学习的图像增强技术基于深度神经网络的图像增强技术主要分为两种方法：去噪和超分。
（一）去噪深度学习可以有效应用于去除图像噪声的问题。
在去噪问题中，神经网络的输入是受噪声影响的图像，输出是去掉噪声后的清晰图像。
常见的深度学习去噪方法包括DnCNN、FFDNet等。
DnCNN是一种基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪方法。
它使用了深度学习中的残差学习结构，通过对含噪声图像进行一系列卷积操作，提高神经网络在去噪过程中的性能和精度。
FFDNet是一种基于卷积神经网络（CNN）和四阶张量（Tensor）的图像去噪方法。
该方法在网络结构中引入了三维的卷积滤波器和多阶向量学习方法，通过建模将图像和噪声之间的关系，实现了高效的去噪效果。
（二）超分另一种基于深度学习的图像增强技术是超分辨率。
其主要应用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提高图像的质量和细节。
基于深度神经网络的超分辨率方法主要包括SRCNN、ESPCNN等。
SRCNN是一种通过卷积神经网络从低分辨率图像生成高分辨率图像的超分辨率方法。
该方法将低分辨率图像通过卷积神经网络映射到高分辨率图像空间中，并减少图片失真。
低光照增强算法
低光照增强算法（原创实用版）目录一、引言二、低光照增强算法的原理与应用1.低光照图像的特点与问题2.低光照增强算法的分类与对比3.算法的应用场景及价值三、基于卷积神经网络的低光照图像增强算法1.卷积神经网络的原理与优势2.基于卷积神经网络的低光照图像增强算法设计3.算法的改进与优化四、基于图像增强算法的低照度图像检测1.图像增强算法在低照度图像检测中的应用2.融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法3.算法的优缺点及改进方向五、结论正文一、引言在夜间或光线较弱的环境中，人们所获取的图像往往会出现亮度较低、细节信息丢失、噪声增多等问题。
这类低光照图像不仅影响人类的视觉感知能力，还给图像的进一步处理带来困难。
为了解决这一问题，研究者们提出了许多低光照增强算法，以提高图像质量，丰富图像信息，从而使图像更易于观察和处理。
本文将对低光照增强算法的原理与应用进行探讨，并针对一种基于卷积神经网络的低光照图像增强算法进行研究。
二、低光照增强算法的原理与应用（一）低光照图像的特点与问题低光照图像的特点主要包括：动态范围较窄、细节信息缺失、全局伴有大量的噪声等。
这些问题会给图像的观察和处理带来诸多困难。
（二）低光照增强算法的分类与对比低光照增强算法主要分为以下几类：基于直方图均衡化的算法、基于Retinex 理论的算法、基于小波变换的算法、基于卷积神经网络的算法等。
各类算法各有优缺点，如基于直方图均衡化的算法能提高图像整体亮度，但可能导致局部过曝或欠曝；基于 Retinex 理论的算法能保留图像细节，但计算复杂度较高。
（三）算法的应用场景及价值低光照增强算法在许多领域具有广泛的应用价值，如安防监控、自动驾驶、医学影像等。
通过提高低光照图像的质量，有助于提高图像的观察和处理效果，从而为相关领域的发展提供有力支持。
三、基于卷积神经网络的低光照图像增强算法（一）卷积神经网络的原理与优势卷积神经网络（CNN）是一种具有局部感知能力和参数共享特性的深度学习模型，在图像处理领域具有广泛的应用。
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基于卷积神经网络的低光照图像增强
算法研究
摘要：
低光照条件下的图像在许多应用中面临着困难，如夜间监控、无人机拍摄和深海探索等。
因此，低光照图像增强一直是计算机视觉领域的研究热点之一。
本文提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的低光照图像
增强算法，用于改善低光照条件下图像的质量。
实验结果表明，该算法能够有效地提升低光照图像的亮度、对比度和细节，并且在与其他算法的比较中取得了较好的效果。
1. 引言
低光照条件下的图像常常存在亮度不足、细节模糊、颜色
失真等问题，给后续的图像处理和分析带来了挑战。
因此，低光照图像增强成为提高图像质量和增强视觉感知的关键任务之一。
随着深度学习的快速发展，卷积神经网络在图像增强领域展现出了强大的性能。
本文旨在研究基于卷积神经网络的低光照图像增强算法，以改善低光照条件下图像的质量。
2. 相关工作
2.1 传统方法
在过去的几十年里，研究者们提出了许多传统的低光照图
像增强算法，如直方图均衡化、Retinex算法等。
这些方法在
一定程度上可以提高低光照图像的视觉效果，但在解决一些特殊情况下的低光照问题时，效果有限。
2.2 基于卷积神经网络的方法
卷积神经网络作为一种表达能力强大的深度学习模型，在图像处理领域取得了重大突破。
研究者们开始将CNN应用于低光照图像增强。
例如，Chen等人提出了一种基于DCNN的低光照图像增强算法。
该算法通过将图像与高斯噪声混合训练DCNN来增强图像的细节和对比度。
3. 算法设计
本文提出的低光照图像增强算法主要包括以下几个步骤：
3.1 数据准备
为了训练和测试算法，我们使用了一个包含真实低光照图像的数据集。
这些图像来自不同的场景和应用，并经过了噪声处理和光照调整，以模拟真实的低光照条件。
3.2 网络架构设计
我们设计了一个深度卷积神经网络（CNN），用于处理低光照图像增强任务。
该网络包括多个卷积层和池化层，以及几个全连接层。
我们使用ReLU激活函数来增强网络的非线性拟合能力，并通过批归一化层来加速收敛过程。
同时，我们使用残差连接（Residual Connection）来缓解梯度消失问题。
3.3 数据增强
为了提高网络的泛化能力，我们采用了数据增强技术，包括随机旋转、随机缩放和随机翻转。
这样可以生成更多的图像样本，并且能够适应不同尺寸和角度的输入。
3.4 损失函数和优化方法
我们使用平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）作为损失函数，并使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent,
SGD）作为优化方法。
为了加快收敛速度，我们采用了学习
率衰减策略。
4. 实验结果与讨论
我们将我们的算法与其他几种经典的低光照图像增强算法
进行了比较，包括Retinex算法和直方图均衡化算法。
实验结
果表明，我们的算法在增强低光照图像的亮度、对比度和细节方面表现出了显著的优势。
此外，我们的算法还能够抑制噪声和减少颜色失真。
5. 结论和展望
本文提出了一种基于卷积神经网络的低光照图像增强算法。
我们的算法能够有效地提高低光照图像的质量，并在实验中取得了较好的效果。
然而，我们的算法还有一些局限性，如对极端低光照条件下的图像增强效果有限。
在未来的研究中，我们将进一步改进算法的设计，以提高在各种低光照条件下的图像增强效果。