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第35卷第1期
基于分数阶微分的变分微光图像增强

马倩婷,Yang Wang(王阳)&曾铁勇

公社。计算。物理。,35(2024年),第139-159页。

在线发布:2024-01

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  • 摘要

在光线不足的情况下拍摄的图像经常会出现能见度、亮度和对比度明显下降的情况。现有方法在增强低能见度图像方面存在局限性,尤其是在不同的低光条件下。在本文中,我们首先提出了一个新的光照估计变分模型基于分数阶微分的映射。获得照明贴图后,我们将构造良好的光照映射直接注入到一个通用的图像恢复模型中,该模型的正则化项可视为一个自适应映射。恢复部分的正则化项可以是任意的,可以对正则化项通过使用不同的离线去噪器,不需要显式地设计反射率分量的各种先验。由于的灵活性模型中,可以通过以下技术有效地解决所需的增强结果受即插即用启发的算法。基于三个公共的数值实验数据集表明,在三个常用指标下,我们提出的方法优于其他竞争方法,包括深度学习方法视觉质量和图像质量评估。

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52B10、65D18、68U05、68U07

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在光线不足的情况下拍摄的图像经常会出现能见度、亮度和对比度明显下降的情况。现有方法在增强低能见度图像方面存在局限性,尤其是在不同的低光条件下。本文首先提出了一种新的变分模型来估计光照基于分数阶微分的映射。获得照明贴图后,我们将构造良好的光照映射直接注入到一个通用的图像恢复模型中,该模型的正则化项可视为一个自适应映射。恢复部分的正则化项可以是任意的,可以对正则化项通过使用不同的离线去噪器,不需要显式地设计反射率分量的各种先验。由于的灵活性模型中,可以通过以下技术有效地解决所需的增强结果受即插即用启发的算法。基于三个公共的数值实验数据集表明,在三种常用指标下,我们提出的方法优于其他竞争方法,包括深度学习方法视觉质量和图像质量评估。

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在光线不足的情况下拍摄的图像经常会出现能见度、亮度和对比度明显下降的情况。现有方法在增强低能见度图像方面存在局限性,尤其是在不同的低光条件下。本文首先提出了一种新的变分模型来估计光照基于分数阶微分的映射。获得照明贴图后,我们将构造良好的光照映射直接注入到一个通用的图像恢复模型中,该模型的正则化项可视为一个自适应映射。恢复部分的正则化项可以是任意的,可以对正则化项通过使用不同的离线去噪器,不需要显式地设计反射率分量的各种先验。由于的灵活性在模型中,可以通过以下技术有效地解决所需的增强结果受即插即用启发的算法。基于三个公共的数值实验数据集表明,在三个常用指标下,我们提出的方法优于其他竞争方法,包括深度学习方法视觉质量和图像质量评估。

马倩婷(Qianting Ma)、王洋(Yang Wang)和曾铁勇(Tieyong Zeng)。(2024). 基于分数阶微分的变分微光图像增强。计算物理中的通信.35(1).139-159.doi:10.4208/cicp。OA-2022-0197号
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