研究目的
提出一种低光照增强模型，通过人工丰富输入源并无缝融合它们，以改善非理想亮度条件下图像的视觉质量。
研究成果
与单源模型及其他多源模型相比，该提出的通过生成并融合多源信息的低光照增强模型在视觉自然度与美学效果方面表现更优。未来研究将聚焦于为模型引入美学优化流程，并改进低光照区域的判定方法。
研究不足
增强过程不具备美学感知能力，且低光区域的判定在一定程度上仍依赖于启发式方法。
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通过生成和融合多源信息实现单幅低光照图像增强
DOI：10.1007/s00521-018-3893-3
期刊：Neural Computing and Applications
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
光线条件不理想通?；嵋蛞肽：耐枷裣附诤徒喜畹耐枷穸员榷榷档褪泳踔柿俊；诘ヒ皇淙氲拇车凸庠銮磕Ｐ屯岩员苊夤仍銮炕蛟銮坎蛔愕奈侍狻；诙嗍淙朐慈诤系哪Ｐ屯ǔＤ芙虾玫鼗航庹庖晃侍?，因为它们可以协调不同来源提供的同一场景的互补视觉外观。然而，这些模型在仅有一个输入源的情况下（这在许多实际场景中经常发生）仍存在处理困难。本文提出了一种通过人工丰富输入源并实现无缝融合的低光增强模型。具体而言，针对输入图像，我们首先基于亮度感知相机响应模型生成多幅增强图像，随后通过基于图像块分解的中层融合策略进行融合。为验证模型效果，我们在真实图像数据集上与多种先进单源及多源模型进行了定性与定量比较。实验结果表明，本模型在视觉自然度和美学质量方面能更有效地提升图像品质。
作者：
Zhiyuan Zhou，Zhuang Feng，Jilong Liu，Shijie Hao
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