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[IEEE 2018数字图像计算：技术与应用会议(DICTA) - 澳大利亚堪培拉(2018.12.10-2018.12.13)] 2018数字图像计算：技术与应用(DICTA) - 用于低光照图像增强的对抗性上下文聚合网络

DOI：10.1109/DICTA.2018.8615848 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 05:01:34
摘要： 低光照环境下拍摄的图像通常存在动态范围不足和噪声问题，这会降低图像质量。近年来，卷积神经网络（CNN）被用于低光照图像增强，以同时实现亮度提升和降噪。虽然基于传统CNN的技术相比非CNN方法表现更优，但由于其网络感受野较小，?；岵泳跷庇?。为解决这一问题，我们提出了一种对抗式上下文聚合网络（ACA-net）用于低光照图像增强，该网络通过全分辨率中间层有效聚合全局上下文。本方法首先采用两种不同的伽马校正函数提升低光照图像亮度，再将增亮后的图像输入CNN获取增强结果。为此，我们通过L1像素级重建损失和鼓励生成自然图像的对抗损失来训练ACA网络。实验结果表明，该方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）指标上均达到最先进水平。
作者： Yong-Goo Shin，Min-Cheol Sagong，Yoon-Jae Yeo，Sung-Jea Ko
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过提出一种对抗性上下文聚合网络，解决低光照图像中动态范围低和噪声的问题，并克服传统卷积神经网络因感受野较小而产生的视觉伪影。

研究成果

所提出的ACA网络在低光照图像增强方面实现了最先进的性能，与MSR网络相比，其更高的PSNR和SSIM分数证明了这一点。该网络能有效聚合全局上下文信息，并通过对抗学习生成自然图像，因而适用于各类计算机视觉任务。未来工作可包括在真实低光照图像上进行测试及进一步优化。

研究不足

该方法依赖于合成的低光照图像进行训练，可能无法完全捕捉真实世界中的低光照条件。网络架构和超参数（如学习率、批次大小）可能需要针对不同的数据集或应用进行调优。在大规模数据集上进行训练需要计算资源。

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