本发明专利技术公开了基于Retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、设计基于Retinex理论的U型解耦网络RUDN，提取输入弱光图像的光照分量L<subgt;low</subgt;和反射分量R<subgt;low</subgt;；步骤2、设计自适应特征提取与去噪模块AFDB，最终得到增强后的反射分量步骤3、设计自适应通道调制器ACM；步骤4、设计光照感知自注意力模块IAB，最终得到增强后的光照分量步骤5、搭建完整的神经网络框架，并进行训练；步骤6、测试步骤5保存的神经网络的模型，输出增强图像。本发明专利技术解决了现有技术中存在的增强后的图像存在细节丢失和噪声严重的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机数字图像处理，具体涉及基于retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法。
技术介绍
1、在实际应用中，弱光环境下拍摄的图像通常存在亮度低、对比度差、噪声高以及细节模糊等问题，导致图像的视觉质量严重下降。这些问题在夜间拍摄、地下通道监控、低光照实验室等场景中尤为突出。为了提高图像的质量，弱光图像增强技术应运而生。弱光图像增强旨在提升图像的亮度和对比度，同时减少噪声并保留细节信息。
2、目前，基于深度学习的弱光图像增强方法主要包括以下几类：基于自编码器的方法、基于生成对抗网络(gan)的方法、基于卷积神经网络(cnn)的方法、基于transformer的方法。尽管这些方法在一定程度上改善了弱光图像的质量，但仍存在一些不足之处。例如，增强后的图像可能出现细节丢失、噪声放大等问题。此外，现有基于retinex理论的方法在处理光照和反射分量时，往往缺乏有效的融合机制，导致增强效果不理想。因此，迫切需要一种新的弱光图像增强方法，能够更好地处理光照和反射分量，并实现自适应融合，从而获得更高质量的增强图像。
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【技术保护点】
1.基于Retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于Retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
3.根据权利要求2所述的基于Retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求3所述的基于Retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：
5.根据权利要求4所述的基于Retinex理论的双分支交互感知弱光图像增...
【技术特征摘要】
1.基于retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
3.根据权利要求2所述的基于retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求3所述的基于retinex理论的双分支交互感知弱光图像增强方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：金海燕，杨文帆，苏浩楠，张园林，王彬，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
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