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基于CNNs的微光图像/视频增强

深度学习

最后更新 2020-06-04 11:56 阅读 111

最后更新 2020-06-04 11:56

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深度学习

MBLLEN: Low-light Image/Video Enhancement Using CNNs 

截屏2020-06-03 下午9.35.30.pngMethod

•提出了一种新的微光图像增强方法。该方法的核心是提出的全卷积神经网络,即多分支弱光增强网络(MBLLEN)。该算法由特征提取模块、增强模块和融合模块三类模块组成。 

•其思想是:1)通过FEM方法提取不同层次的丰富特征,2)分别通过EM增强多层次特征,3)通过FM多分支融合获得最终输出。通过这种方式,MBLLEN能够从不同方面提高图像质量,并能最大限度地完成微光增强任务。

Contribution

•1) 提出了一种基于深度神经网络的微光图像增强方法。提高了图像的主客观质量。 

•2) 我们的方法在抑制低光区域的图像噪声和伪影方面也有很好的效果。 

•3) 我们的方法可以直接扩展到利用时间信息处理弱光视频。

Architecture

image.pngLoss function

截屏2020-06-03 下午9.38.17.pngResult

image.pngExperiment

image.pngimage.pngConclusion

•本文提出的方法还可以迁移到低光照视频的增强,这篇论文中提出的多分支增强网络比较新颖,但数据集使用的自己合成的低光照图像,会导致模型的泛化性能比较差

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