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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种改进Retinex‑Net低照度及暗视觉图像增强方法；该方法包括：获取低照度或暗视觉图像并对其进行预处理；将预处理后的图像送入改进分解网络中，得到反射图和光照图；将反射图和光照图输入到改进光照图调整网络中，得到调整后的光照图；将调整后光照图复制两份并与原光照图进行拼接，得到拼接后的光照图；将反射图送入反射图去噪网络中，得到噪声图；将噪声图复制两份并与原噪声图进行拼接，根据反射图和拼接后的噪声图得到去噪反射图；根据去噪反射图和拼接后的光照图得到增强图像；本发明得到图像噪声更少、细节更加丰富且更符合人眼视觉效果，同时在客观评价指标上也表现更好。

主权项：1.一种改进Retinex-Net低照度及暗视觉图像增强方法，其特征在于，包括：获取低照度或暗视觉图像并对其进行预处理，将预处理后的低照度或暗视觉图像输入到改进Retinex-Net网络中，得到增强后的图像；其中，改进Retinex-Net网络包括改进分解网络、改进光照图调整网络和反射图去噪网络；改进Retinex-Net网络对预处理后低照度或暗视觉图像进行处理过程包括：S1：采用改进分解网络对预处理后的低照度或暗视觉图像进行处理，得到低照度或暗视觉图像的反射图Rlow和光照图Ilow；采用改进分解网络对低照度或暗视觉图像进行处理的过程包括：获取低照度或暗视觉图像中每个通道像素最大值，得特征图input_max；将低照度或暗视觉图像和input_max进行拼接，得到特征图input_img；将input_img复制一份并与原input_img一起分别通过一层卷积激活层，得到特征conv1和特征conv2；将conv1和conv2分别通过五层的卷积激活层，得到五层卷积激活层处理之后的conv1和conv2；根据conv1和conv2，得到特征图conv_avg；将conv_avg通过一个卷积层得到最终卷积结果conv_out；采用Sigmoid函数对conv_out进行处理，得到低照度或暗视觉图像的反射图Rlow和光照图Ilow；S2：将Rlow和Ilow输入到改进光照图调整网络中进行处理，得到调整后的光照图将复制两份并与原进行拼接，得拼接后的光照图改进光照图调整网络对反射图和光照图的处理过程包括：将反射图和光照图进行拼接，得到特征图input_im；将input_im分别通过三种卷积层，得到卷积结果part1_conv5、part2_conv5和part3_conv5；其中，三种卷积层中卷积核大小依次为1、3、5，卷积层数为5，前1层为普通卷积层，后4层为激活卷积层；根据part1_conv5、part2_conv5和part3_conv5，得到特征图part_all_avg；将part_all_avg通过一个单通道卷积层得到最终卷积结果output即调整后的光照图S3：将Rlow输入到反射图去噪网络中，得到噪声图Nlow，将Nlow复制两份并与原Nlow进行拼接，得到拼接后的噪声图Nlow_concat；根据Rlow和Nlow_concat，得到去噪反射图反射图去噪网络对反射图的处理过程包括：将低照度或暗视觉图像的反射图输入到第一卷积激活层，得到第一层特征conv1；将第一层特征输入到第一平均池化层，得到第一池化特征conv1_pool；将第一池化特征conv1_pool输入到第二卷积激活层，得到第二层特征conv2；将第二层特征conv2输入到第二平均池化层，得到第二池化特征conv2_pool；将第二池化特征conv2_pool输入到第三卷积激活层，得到第三层特征conv3；先采用ResBlock块对特征conv3进行特征提取，得到特征conv3_res；再采用ConvBlock块对上一步得到的特征conv3_res作进一步特征提取，得到特征conv3_block；将特征conv3_block输入到第三平均池化层，得到第三池化特征conv3_pool；将第三池化特征conv3_pool输入到第四卷积激活层，得到第四层特征conv4；采用上采样拼接层对第三层特征conv3与第四层特征conv4进行拼接，得到特征图up4；将特征图up4输入到第五卷积激活层，得到第五层特征conv5；采用上采样拼接层对第二层特征conv2与第五层特征conv5进行拼接，得到特征图up5；将特征图up5输入到第六卷积激活层，得到第六层特征conv6；采用上采样拼接层对第一层特征conv1与第六层特征conv6进行拼接，得到特征图up6；将特征图up6输入到一个卷积层，得到卷积特征out_noise；采用Sigmoid函数对卷积特征out_noise进行处理，得到噪声图Nlow；S4：根据和得到低照度或暗视觉图像的增强图像。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种改进Retinex-Net低照度及暗视觉图像增强方法