【摘 要】
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为了提高CycleGAN对低照度图像增强后的细节分辨能力，提高图像整体的视觉质量，提出一种改进CycleGAN的低照度图像增强算法。该网络的生成器由低光照增强模块和亮度均衡处理模块组成，用以学习低照度图像到正常照度图像的特征映射。以多尺度卷积和残差空洞卷积构建基于U-Net的低光照增强模块，提高网络对增强后图像细节信息的恢复能力；以全卷积构建亮度均衡处理模块，使图像亮度分布均匀并且提高图像视觉质量
【机 构】
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四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省科技厅项目（2020YFG0178）； 人工智能四川省重点实验室项目（2019RYY01）)； 企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室项目（2018WZY01，2019WZY02，2020WZY02）； 自贡市科技局项目（2019YYJC13，2019YYJC02，202
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为了提高CycleGAN对低照度图像增强后的细节分辨能力，提高图像整体的视觉质量，提出一种改进CycleGAN的低照度图像增强算法。该网络的生成器由低光照增强模块和亮度均衡处理模块组成，用以学习低照度图像到正常照度图像的特征映射。以多尺度卷积和残差空洞卷积构建基于U-Net的低光照增强模块，提高网络对增强后图像细节信息的恢复能力；以全卷积构建亮度均衡处理模块，使图像亮度分布均匀并且提高图像视觉质量；以Patch-GAN作为网络的判别器，利用输出映射为一个N×N的矩阵来提高判别器对细节信息的分辨能力，并且增强网络收敛能力。验证结果表明，相较于其他对比方法，所提算法增强后的图像拥有更好的主观视觉效果和图像细节，同时在客观指标上的结果也优于其他方法。
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