一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Low-Light Image Enhancement Method Based on U-Net Generative Adversarial Network
在低照度环境下采集的图像具有低信噪比、低对比度及低分辨率等特点,导致图像难以识别利用.为了提升低照度图像的质量,本文提出一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法.首先利用U-Net框架实现生成对抗网络中的生成网络,然后利用该生成对抗网络学习从低照度图像到正常照度图像的特征映射,最终实现低照度图像的照度增强.实验结果表明,与主流算法相比,本文提出的方法能够更有效的提升低照度图像的亮度与对比度.
江泽涛;覃露露
桂林电子科技大学广西图像图形处理与智能处理重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学广西图像图形处理与智能处理重点实验室,广西桂林541004
信息技术与安全科学
低照度图像图像增强生成对抗网络深度学习
《电子学报》 2020 (2)
云计算环境下结合数字水印的访问控制关键技术研究
258-264,7
国家自然科学基金(No.61572147,No.61876049,No.61762066)广西科技计划(No.AC16380108)广西图像图形智能处理重点实验项目(No.GIIP201701,No.GIIP201801,No.GIIP201802,No.GIIP201803)广西研究生教育创新计划(No.YCBZ2018052,No.2019YCXS043)
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