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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明公开了基于光照信息引导的无监督低光图像增强方法及装置，涉及低光图像增强技术领域，方法包括：收集训练数据集和测试数据集；构建基于光照信息引导的低光增强模型，并将训练数据集中的图像输入到低光增强模型中进行训练；基于光照信息引导的低光增强模型为包括生成器和判别器的生成式对抗网络；生成器包括光照估计模块和增强网络，光照估计模块生成单通道的光照信息图，用以指导所述增强网络的学习；增强网络以U‑net作为网络的基本块，在U‑net网络的不同层添加光照信息图指导；将测试数据集中的图像输入到训练好的低光增强模型中，得到增强后的正常光图像。本发明增强了模型的普适性；同时为模型的局部和全局信息融合建立了纽带。

主权项：1.一种基于光照信息引导的无监督低光图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：收集训练数据集和测试数据集；所述训练数据集包括低光图像和正常光的非成对图像；所述测试数据集包括低光图像；构建基于光照信息引导的低光增强模型，并将所述训练数据集中的图像输入到所述光照信息引导的低光增强模型中进行训练；所述光照信息引导的低光增强模型的输入是三通道的低光图像，输出是增强后的正常光图像；所述基于光照信息引导的低光增强模型为包括生成器和判别器的生成式对抗网络；所述生成器包括：用于估计原始图像中包含的光照信息的光照估计模块和用于低光增强的增强网络；所述光照估计模块生成单通道的光照信息图，用以指导所述增强网络的学习；所述增强网络以U-net作为网络的基本块，在U-net网络的不同层添加光照信息图指导；增强了U-net的特征提取和特征还原的能力，在生成过程中充分利用光照的信息，保持图像的结构特征和色彩特征；将所述测试数据集中的图像输入到训练好的低光增强模型中，得到增强后的正常光图像；所述光照估计模块，包括：四层卷积层、三个残差块以及一个单通道提取操作，网络的输入是三通道的低光图像I，网络的输出是包含光照信息的三通道的图像S，光照估计模块的最终输出是单通道的光照信息图，单通道的光照信息图是由S使用单通道提取变换得来的，单通道提取的做法是在每一个像素点处取S每个通道的最大值作为在该像素点的值；原始低光图像和光照信息图拼接在一起传入增强网络，并将网络的中间特征图和输出图像都与调整尺寸后的光照信息图相乘，最后将网络的输出与低光图像进行像素级别的加和得到最后增强结果；首先将单通道光照信息图与三通道低光图像拼接成四通道的特征融合图作为增强网络的输入；其次在U-net的跳跃连接部分将编码器对应特征层融合调整过大小的光照信息图，融合指的是将编码层卷积的输出与不同尺度的光照信息相乘，跳跃连接5个不同尺度的相对应的编码层和解码层网络，最后在U-net解码完成后将其结果与光照信息图相乘融合。

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