[發明專利]基于Retinex和注意力機制的暗光圖像增強方法

在審

• 申請號: 202110306235.3
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN113052814A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 李勝;李靜;何熊熊;陳銘;喻東;司鵬
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于注意力機制和Retinex的暗光圖像增強方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1：設計一個網絡主體結構為U-Net的多尺度融合的分解網絡，它由兩個支路組成；將低光照圖像S_low和正常光圖像S_normal分別輸入到分解網絡的不同支路中，得到兩者的反射分量R和光照分量L；

步驟2：對步驟1得到的低光照圖像的反射分量R_low采用BM3D方法進行去噪操作，所述BM3D方法通過搜索相似塊并在變換域進行濾波，得到塊評估值，最后對圖像中每個點進行加權得到最終去噪效果，在有效去除噪聲的同時也能夠保持圖像邊緣信息；

步驟3：改進基于注意力機制的光照調節網絡，引入一種能提取空間信息的機制，改善網絡結構，增強圖像視覺感知質量，將暗光圖像的光照分量L_low和光照調節率α作為輸入，輸入到加入注意力機制的光照增強網絡，其中參數α被擴展為一個特征圖，參與到光照調節網絡的訓練中；用戶可通過調節參數α來靈活調整光線等級；

步驟4：將處理后的低照度圖像的光照分量L′_low與反射分量R′_low進行點乘操作重構，得到暗光增強網絡的最終增強結果S′_low。

2.如權利要求1所述的基于注意力機制和Retinex的暗光圖像增強方法，其特征在于，所述步驟1中，所述分解網絡的一個分支主體結構為U-Net，后面串接一個卷積層，其次是一個Sigmoid層，將輸入的若干通道的特征圖進行Sigmoid函數計算，作用是將輸入的值轉換到0-1之間，從而符合反射圖和光照圖的取值范圍。

3.如權利要求1所述的基于注意力機制和Retinex的暗光圖像增強方法，其特征在于，所述步驟3的過程如下：

3.1光照調節網絡主體結構為encoder-decoder,引入了多尺度連接，使網絡能夠捕獲大范圍內關于光照分布的上下文信息；

3.2在光照調節網絡的上采樣部分加入注意力模塊，將暗光圖像的光照分量L_low和光照調節率α作為輸入，卷積操作之后的特征圖先經過通道注意模塊，再經過空間注意模塊，通過注意力機制模塊，網絡可以充分利用特征圖中不同信道、不同位置的信息，使網絡結構更加靈活；

3.3光照調節網絡輸入的一個分量為光照調節參數α，它被擴展為一個特征圖，參與到光照調節網絡的訓練中，用戶通過調節參數α來靈活調整光線等級。