文档名：隧道场景下行人检测DAZeroDCE图像增强算法
摘要：隧道图像受拍摄环境影响,存在光照分布不均、局部遮挡、噪点较多等问题,针对现有图像增强算法在优化过程中的过曝与失真,提出一种隧道图像增强算法DA-Zero-DCE(denoising-attentionbasedzero-referencedeepcurveestimation).首先,基于Zero-DCE模型,使用U-Net改进用于曲线估计的主干网络DCE-Net,并且加入坐标注意力机制来提升对图像局部区域的暗光感知能力.其次,在曲线估计主干网络后加入NAF-Net噪声去除模块,有效抑制Zero-DCE在低光照增强后的噪声.此外,为缓解增强图像的失真与过曝现象,将空间一致性损失函数的4邻域计算方式扩展为8邻域计算方式,增强输出结果平滑度.通过LOL数据集的消融实验,DA-Zero-DCE模型比Zero-DCE模型在增强结果上的PSNR(峰值信噪比)提升约10dB,SSIM(结构相似性)提升约0.1,验证了模型的有效性和可行性.
Abstract：Tunnelimages,affectedbytheshootingenvironment,sufferfromunevenilluminationdistribution,localocclusion,andmanynoises.Toaddresstheproblemsofoverexposureanddistortioninexistingimageenhancementalgorithms,thispaperproposesatunnelimageenhancementalgorithmcalledDA-Zero-DCE(Denoising-AttentionbasedZero-ReferenceDeepCurveEstimation).First,basedontheZero-DCEmodel,theU-NetisemployedtoimprovethebackbonenetworkDCE-Netforcurveestimation,andacoordinateattentionmechanismisaddedtoenhancethedarklightperceptionabilityoflocalimageareas.Second,theNAF-Netnoiseremovalmoduleisaddedafterthecurveestimationbackbonenetworktoeffectivelysuppressthenoisesafterlow-lightenhancementbyZero-DCE.Tooffsetthedistortionandoverexposureoftheenhancedimages,the4-neighborhoodcalculationmethodofthespatialconsistencylossfunctionisextendedtoan8-neighborhoodcalculationmethod,enhancingthesmoothnessoftheoutputs.ThroughtheablationexperimentontheLOLdataset,theDA-Zero-DCEmodel,comparedtotheZero-DCEmodel,improvesPSNRby10dBandSSIMby0.1,demonstratingitsfeasibilityandeffectiveness.
作者：周桐 李冬春 田雨聃 Author：ZHOUTong LIDongchun TIANYudan
作者单位：重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆401331;重庆工程职业技术学院大数据与物联网学院,重庆402260重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆401331重庆大学自动化学院,重庆400044
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(1)
分类号：U495
关键词：深度学习 卷积神经网络 计算机视觉 图像增强
Keywords：deeplearning convolutionalneuralnetwork computervision tunnelimageenhance-ment
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：中国高校产学研创新基金，重庆市教委科学技术研究计划项目，重庆市教委科学技术研究计划项目，重庆英才计划包干制项目隧道场景下行人检测DA-Zero-DCE图像增强算法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(1)周桐 李冬春 田雨聃隧道图像受拍摄环境影响,存在光照分布不均、局部遮挡、噪点较多等问题,针对现有图像增强算法在优化过程中的过曝与失真,提出一种隧道图像增强算法DA-Zero-DCE(denoising-attentionbasedzero-referencedeepcurveesti...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
隧道场景下行人检测DA-Zero-DCE图像增强算法 A denoising-attention based Zero-DCE for tunnel image enhancement
隧道场景下行人检测DA-Zero-DCE图像增强算法.pdf
- 文件大小:
- 5.73 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
