基于注意力机制及Retinex理论的低光照图像增强技术

简介：
本研究提出结合注意力机制与Retinex理论的方法，有效提升低光照条件下图像的质量和细节表现，为夜间或光线不足环境下的视觉处理提供解决方案。 低照度图像增强的主要目标是提升图像的整体光照水平，以便呈现更多有用的信息。为了解决低照度图像整体亮度不足、对比度弱以及噪声较高的问题，提出了一种基于注意力机制和Retinex算法的低照度图像增强方法。 该方法首先将低照度图像分解成不变性反射图与缓变平滑光照图；然后通过引入注意力机制来提取图像的空间信息及局部物体特征，从而在增强过程中能够利用这些空间信息进行约束。此外，还增加了色彩损失函数以改善图像的饱和度，并补偿和校正对比度细节。 为了进一步改进低照度图像处理方法并合成真实噪声数据集，该研究有效扩充了训练样本的数量。实验结果表明，在LOL和SID数据集中应用所提出的增强算法后，无论是在主观感受还是客观评价指标方面均有显著提升。