为解决Retinex-Net在低照度图像增强处理中噪声较大,特征提取不足的问题,提出了一种新的网络结构.首先,将Retinex-Net网络作为基础模型对输入图像进行分解,在卷积层中引入残差收缩网络以去除分解过程中产生的噪声;然后,为了在增强亮度的同时更多保留图像的细节特性并抑制噪声,将增强网络分为3个小型子网络分别进行处理;...
首先,将Retinex-Net网络作为基础模型对输入图像进行分解,在卷积层中引入残差收缩网络以去除分解过程中产生的噪声;然后,为了在增强亮度的同时更多保留图像的细节特性并抑制噪声,将增强网络分为3个小型子网络分别进行处理;最后,将调整后的图像进行融合,得到增强后的图像。实验表明:与SIRE、LIME、GLADNet、Retinex-Net算法...
In order to solve the problem of high noise and insufficient feature extraction of Retinex-Net in low-light image enhancement processing, this paper proposes a new network structure. First, the Retinex-Net network was used as the basic model to decompose the input image, and...