基于多尺度深度可分离卷积的低照度图像增强算法

来源：计算机工程与科学杂志2023年第10期北京时间：

作者：陈清江, 顾媛

单位：西安建筑科技大学理学院，陕西 西安 710055

摘要：为解决低照度图像颜色失真、对比度低以及现有增强算法存在的细节丢失严重、参数过多等问题，提出基于多尺度深度可分离卷积的低照度图像增强算法。首先，设计多尺度混合空洞卷积模块，在扩大感受野的同时解决网格效应；其次，设计多尺度特征提取模块，提取不同尺度的特征信息；最后，对不同尺寸的特征图使用2种模块，将低层空间信息与高层语义信息充分融合，获得最终输出。用深度可分离卷积代替标准卷积可大大减少网络参数量与计算量。实验结果表明，所提算法能有效地提高图像的亮度和对比度，减少模型参数量，且图像纹理细节及色彩恢复较好。

关键词：低照度图像增强,深度可分离卷积,空洞卷积,多尺度,网格效应,

基金资助：国家自然科学基金(61902304)；陕西省自然科学基础研究计划(2021JQ-495)