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A dark image enhancement method based on multiscale features and dilated residual networks
Neural Processing Letters ( IF 3.1 ) Pub Date : 2022-08-30 , DOI: 10.1007/s11063-022-10872-z
Xingrui Wang , Yan Piao , Yumo Wang

In low-light scenes, due to the limitations of ambient light and camera hardware equipment, the images captured by imaging devices often have low brightness, low contrast, high noise and loss of detail, which can cause great interference in face recognition, video surveillance and other application scenarios. Accordingly, a dark image enhancement method based on multi-scale features and dilated residual networks is proposed to solve the above problem. The input to the network is the V channel of the image HSV color space. The network uses a multiscale feature extractor to extract shallow features from the image, then a new dilated residual network constructed in this paper is used to extract deep features from the image, and finally the enhanced V-component is obtained by a single-channel convolutional layer. The final enhanced low-illumination image is obtained by component fusion in this paper. The experimental results show that compared with the existing mainstream algorithms, the algorithm in this paper has good subjective evaluation, natural image enhancement, no distortion in color, and high network robustness. In terms of objective metrics, the PSNR, SSIM, MSE, image mean value and image information entropy of the algorithms in this paper are significantly improved over other algorithms. Among them, in the dataset LOL with reference images, PSNR, SSIM and MSE are improved by about 61.55, 9.42 and 861.7% respectively. In the datasets Exdark and DARK FACE without reference images, the image mean and image information entropy are improved by about 20.728 and 2.31% respectively.



中文翻译:

一种基于多尺度特征和扩张残差网络的暗图像增强方法

在弱光场景下,由于环境光和摄像头硬件设备的限制,成像设备所拍摄的图像往往亮度低、对比度低、噪点高、细节丢失,对人脸识别、视频监控造成很大干扰。和其他应用场景。因此,提出了一种基于多尺度特征和扩张残差网络的暗图像增强方法来解决上述问题。网络的输入是图像 HSV 颜色空间的 V 通道。该网络使用多尺度特征提取器从图像中提取浅层特征,然后使用本文构建的新扩张残差网络从图像中提取深层特征,最后通过单通道卷积得到增强的V分量层。本文通过成分融合得到最终增强的低照度图像。实验结果表明,与现有主流算法相比,本文算法具有良好的主观评价、图像增强自然、色彩不失真、网络鲁棒性高等特点。在客观指标上,本文算法的PSNR、SSIM、MSE、图像均值和图像信息熵均较其他算法有显着提高。其中,在有参考图像的 LOL 数据集中,PSNR、SSIM 和 MSE 分别提高了约 61.55、9.42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。实验结果表明,与现有主流算法相比,本文算法具有良好的主观评价、图像增强自然、色彩不失真、网络鲁棒性高等特点。在客观指标上,本文算法的PSNR、SSIM、MSE、图像均值和图像信息熵均较其他算法有显着提高。其中,在有参考图像的 LOL 数据集中,PSNR、SSIM 和 MSE 分别提高了约 61.55、9.42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。实验结果表明,与现有主流算法相比,本文算法具有良好的主观评价、图像增强自然、色彩不失真、网络鲁棒性高等特点。在客观指标上,本文算法的PSNR、SSIM、MSE、图像均值和图像信息熵均较其他算法有显着提高。其中,在有参考图像的 LOL 数据集中,PSNR、SSIM 和 MSE 分别提高了约 61.55、9.42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。颜色不失真,网络鲁棒性高。在客观指标上,本文算法的PSNR、SSIM、MSE、图像均值和图像信息熵均较其他算法有显着提高。其中,在有参考图像的 LOL 数据集中,PSNR、SSIM 和 MSE 分别提高了约 61.55、9.42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。颜色不失真,网络鲁棒性高。在客观指标上,本文算法的PSNR、SSIM、MSE、图像均值和图像信息熵均较其他算法有显着提高。其中,在有参考图像的 LOL 数据集中,PSNR、SSIM 和 MSE 分别提高了约 61.55、9.42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。分别为 42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。分别为 42 和 861.7%。在没有参考图像的数据集 Exdark 和 DARK FACE 中,图像均值和图像信息熵分别提高了约 20.728 和 2.31%。

更新日期:2022-09-01
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