改进Retinex方法在低照度壁(岩)画中的图像增强.pdf

第 卷 第 期 北京服装学院学报 自然科学版
41 3 ( ) Vol. 41 No. 3
年 月
2021 9 Journal of Beijing Institute of Fashion Technology(Natural Science Edition) Sep. 2021

改进 方法在低照度壁 岩 画中的图像增强
Retinex ( )
,
王 鑫1 2 , 田 欢, 史 伟*, 王 涛
宁夏大学 信息工程学院 银 川 兰 州职业技术学院 兰州
(1. , 750021; 2. , 730000)
摘 要: 随着计算机算力的快速提升 低照度图像增强在文物数字化保护方面已得到广泛应用 是重要的
, 。 Retinex
低照度图像增强算法之一 其假设图像可以分解为反射图与光照图 然而大多数基于 的方法在对图像进行
, , Retinex
分解时都会出现结果不确定的问题 针对此类问题 提出了一种基于 算法的改进网络模型 该网络模型用
。 , Retinex ,
较少的网络参数 并结合了注意力机制 相较于 不仅处理速度提升大约 而且更为重要的是较大
, , Retinex -Net, 1% ,
程度上改善了 的生成结果表现过于生硬的情况 同时将预训练模型发布在了