一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络
Dark light image enhancement network for machine vision perception
1. 重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
2. 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室, 南京 210046
摘要
低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点，低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况，严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题，提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net，并与YOLOv3目标检测网络整合，构建了端到端的增强检测框架MVP-YOLO。MVP-Net采用了逆映射网络技术，将常规RGB图像转换为伪RAW图像特征空间，并提出了伪ISP增强网络DOISP进行图像增强。MVP-Net旨在发挥RAW图像在目标检测中的潜在优势，同时克服其在直接应用时所面临的限制。模型在多个真实场景暗光数据上取得了优于先前工作效果并且能够适应多种不同架构的检测器。其端到端检测框mAP（50%）指标达到了78.3%，比YOLO检测器提高了1.85%。
基金项目
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX0493)
重庆市技术创新与应用发展重点项目(cstc2021jscx-dxwtBX0018)
重庆市研究生科研创新项目(CYS23678)
重庆理工大学研究生教育高质量发展资助项目(gzlcx20222062,gzlcx20233218)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0404
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1910-1915
文章编号: 1001-3695(2024)06-045-1910-06
发布历史
[2023-11-15] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
冯欣, 王思平, 张智先, 等. 一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1910-1915. (Feng Xin, Wang Siping, Zhang Zhixian, et al. Dark light image enhancement network for machine vision perception [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1910-1915. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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