基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强

目的 现有的低照度图像增强算法常存在局部区域欠增强、过增强及色彩偏差等情况,且对于极低照度图像增强,伴随着噪声放大及细节信息丢失等问题.对此,提出了一种基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强算法.方法 首先,为了降低色彩偏差对注意力图估计模块的影响,对低光照图像进行了色彩均衡处理;其次,试图利用低照度图像最小通道约束图对正常曝光图像的照度和纹理进行注意力图估计,为后续增强模块提供信息引导;然后,设计全局与局部相结合的增强模块,用获取的照度和场景纹理注意力估计图引导图像亮度提升和噪声抑制,并将得到的全局增强结果划分成图像块进行局部优化,提升增强性能,有效避免了局部欠增强和过增强的问题.结果 将本文算法与2种传统方法和4种深度学习算法比较,主观视觉和客观指标均表明本文增强结果在亮度、对比度以及噪声抑制等方面取得了优异的性能.在VV(Vasileios Vonikakis)数据集上,本文方法的BTMQI(blind tone-mapped quality index)和 NIQMC(no-reference image quality metric for contrast distortion)指标均达到最优值;在178幅普通低照度图像上本文算法的BTMQI和NIQMC均取得次优值,但纹理突出和噪声抑制优势显著.结论 大量定性及定量的实验结果表明,本文方法能有效提升图像亮度和对比度,且在突出暗区纹理时,能有效抑制噪声.本文方法用于极低照度图像时,在色彩还原、细节纹理恢复和噪声抑制方面均具有明显优势.代码已共享在 Github 上:.