基于 M-Net+ 半小波注意力的低光照图像增强
图像与视频处理
2023-01-18 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
多媒体
摘要
低光照图像增强是一项将暗图像增强至适当亮度的计算机视觉任务，也可视为图像复原领域的病态问题。随着深度神经网络的成功，卷积神经网络超越传统基于算法的手段，成为计算机视觉领域主流。为提升增强算法性能，我们提出基于改进分层模型 M-Net+ 的图像增强网络（HWMNet）。具体而言，我们在 M-Net+ 上使用半小波注意力块以丰富小波域特征。此外，我们的 HWMNet 在两个图像增强数据集上于定量指标与视觉质量方面具竞争力。源代码与预训练模型见 https://github.com/FanChiMao/HWMNet。
引用
@article{arxiv.2203.01296,
title = {Half Wavelet Attention on M-Net+ for Low-Light Image Enhancement},
author = {Chi-Mao Fan and Tsung-Jung Liu and Kuan-Hsien Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.01296},
year = {2023}
}