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基于Retinex-Net改进的室外场景低照度图像增强算法
基于Retinex-Net改进的室外场景低照度图像增强算法
摘要：
室外场景低照度图像增强一直是计算机视觉领域中的研究热点之一。传统的图像增强算法在处理低照度图像时常常受到限制，无法同时保持图像细节与亮度信息的平衡。本文基于Retinex-Net算法，使用改进的损失函数和网络结构，提出一种适用于室外场景低照度图像的增强算法。实验结果表明，所提出的算法在保持细节清晰度和亮度平衡方面具有较好的效果。
关键词：图像增强；低照度图像；Retinex-Net；损失函数；网络结构
1.引言
近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，低照度图像增强成为研究的热点之一。在室外拍摄的情况下，由于光照条件的限制，图像往往出现过暗的情况，导致细节丢失，视觉效果差。因此，对低照度图像进行增强处理可以有效改善图像质量，提高视觉感知效果。
2.相关工作
传统的低照度图像增强算法主要包括直方图均衡化、对比度拉伸和自适应增强等方法。这些方法在某些情况下能够取得较好的效果，但也存在一些缺点。例如，直方图均衡化在增强亮度的同时，易导致过曝现象；对比度拉伸虽然可以增强图像的对比度，但容易造成细节丢失；自适应增强算法对于不同场景的适应性较差。
3.算法原理
本文基于Retinex-Net算法进行改进，该算法结合了传统的Retinex算法和深度学习技术，能够在保持图像细节的同时提高亮度。具体来说，Retinex-Net包括两个模块：Retinex模块和亮度增强模块。Retinex模块主要负责计算图像的反射分量，亮度增强模块则将反射分量与原始图像相加得到增强后的图像。
4.算法改进
为了进一步提高算法的性能，本文对Retinex-Net算法进行了改进。首先，我们引入了感知损失函数，该函数能够更好地保持细节清晰度。其次，我们修改了网络的结构，增加了残差连接和注意力机制，用于提取增强图像的细节信息。
5.实验结果
我们使用了一组室外场景低照度图像进行实验验证。与传统的增强算法相比，本文提出的算法在保持图像细节的同时，能够更好地提高图像的亮度。在定性和定量评估上，所提出的算法均取得了较好的效果，证明了算法的有效性。
6.结论
本文基于Retinex-Net算法，提出了一种改进的室外场景低照度图像增强算法。实验证明，所提出的算法在保持图像细节和亮度平衡方面具有良好的性能。未来，我们将进一步优化算法，提高其在复杂场景下的应用性能。
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