计算机应用

作者：程宇, 邓德祥, 颜佳, 范赐恩

单位：武汉大学 电子信息学院, 武汉 430072

关键词：弱光照图像增强,Retinex模型,派生图,卷积神经网络,自然图像质量评价

基金：国家自然科学基金资助项目（61701351）。

针对现有的弱光照图像增强算法强烈依赖于Retinex理论、需人工调整参数等问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的弱光照图像增强算法。首先，利用四种图像增强手段处理弱光照图像得到四张派生图，分别为：限制对比度自适应直方图均衡派生图、伽马变换派生图、对数变换派生图、亮通道增强派生图；然后，将弱光照图像及其四张派生图输入到CNN中；最后经过CNN的激活，输出增强图像。所提算法直接端到端地实现弱光照图像到正常光照图像的映射，不需要按照Retinex模型先估计光照图像或反射率图像，也无需调整任何参数。所提算法与NPEA（Naturalness Preserved Enhancement Algorithm for non-uniform illumination images）、LIME（Low-light image enhancement via Illumination Map Estimation）、LNET（LightenNet）等算法进行了对比。在合成弱光照图像的实验中，所提算法的均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）指标均优于对比算法。在真实弱光照图像实验中，所提算法的平均自然图像质量评价度量（NIQE）、熵指标为所有对比方法中最优，平均对比度增益指标在所有方法中排名第二。实验结果表明：相对于对比算法，所提算法的鲁棒性较好；经所提算法增强后，图像的细节更丰富，对比度更高，拥有更好的视觉效果和图像质量。

来源：2019年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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