基于多层级金字塔信息融合的曝光矫正方法

作     者：吴文江 刘信君 郑飂默 王诗宇 孙树杰 WU Wenjiang;LIU Xinjun;ZHENG Liaomo;WANG Shiyu;SUN Shujie

作者机构：中国科学院沈阳计算技术研究所辽宁沈阳110168 沈阳中科数控技术股份有限公司辽宁沈阳110168 中国科学院大学北京100049 烟台大学机电汽车工程学院山东烟台264005 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2024年第30卷第10期

页      面：3578-3587页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62002308) 沈阳市中青年科技创新人才支持计划资助项目(RC210488) 烟台市科技创新发展计划资助项目(2022JCYJ036) 辽宁省博士科研启动基金计划资助项目(2023-BS-214) 

主　　题：信息融合 曝光矫正 多尺度卷积编码器 双路上采样 

摘      要：针对图像曝光不足和曝光过度的问题,设计了基于拉普拉斯金字塔结构的多层级信息融合曝光矫正网络,该网络每个层级的矫正模块采用类U-Net的编码器解码器架构。为了提高矫正模块的特征提取能力并减少模型参数量,设计了基于ConvNeXt-tiny的多尺度卷积编码器作为基本特征提取单元。针对图像上采样过程中可能出现的棋盘格伪影问题,提出一种基于双线性插值和亚像素卷积的双路上采样模块。通过定量和定性验证,在大规模曝光矫正数据集上均取得较好的结果。定位销定位实验显示,在不同对比度阈值下,应用该网络进行图像增强显著提升了特征可重复性、定位精度和稳定性。