基于Retinex理论的暗光图像增强算法

作     者：徐勤功 郭杜杜 XU Qingong;GUO Dudu

作者机构：新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830046 

出 版 物：《中国科技论文》 (China Sciencepaper)

年 卷 期：2023年第18卷第11期

页      面：1267-1274页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B01015) 

主　　题：暗光增强 最大暗通道 傅里叶变换 多分辨率递归融合 

摘      要：为了解决现有的目标检测、跟踪等视觉算法在暗光场景下出现的检测率下降问题,提出了一种基于Retinex理论的暗光图像增强算法。在分解网络中将图像的暗通道作为先验补偿;在降噪网络中设计一种多分辨率递归集合模块,以避免上采样时损失信息,同时编码多尺度的上下文信息;在光照恢复网络中使用快速傅里叶变换和复数卷积进行高频信号增强。所提算法在公开数据集LOL、LSRW上的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)指标分别达到了22.408 dB、0.875和18.901 dB、0.691,均优于当前主流算法。