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基于深度学习的低照度图像增强技术研究综述
摘 要:
使用图像增强方法和深度学习的方法可以提高低照度图像亮度,改善图像质量。文章首先对传统的低照度图像增强算法分类介绍,总结这些算法近年来的改进过程,然后重点介绍当下适用于低照度图像增强的网络模型,同时对这些网络结构和适用于该网络的部分方法进行梳理,最后介绍实验所需要的
数据
库与增强后图像的评价准则,提出了目前深度学习在该领域所面临的挑战,旨在为低照度图像增强的
发展
方向提供思考。
作 者:
燕雨洁 张煜朋 贾珍珠 苏红旗
单 位:
中国矿业大学(北京)
关键字:
低照度图像增强;深度神经网络;生成对抗网络;
页 码:
77-80
出 处:
无线互联科技
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2021年01期
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