Разработан метод улучшения изображения, полученного при низкой освещенности
С развитием интеллектуальной эры все более важно научиться улучшать данные, полученные в условиях недостаточной освещённости.
Технология улучшения качества изображения при слабом освещении — важная тема исследований в области машинного зрения. Разработка надёжного алгоритма улучшения изображения может повысить контрастность, восстановить цвет и текстурные детали. Это позволит получить более чёткую и точную информацию о сцене при слабом освещении.
Команда под руководством профессора Данхуа Цао из Хуачжунского университета науки и технологии (HUST), Китай, занимается исследованиями в области технологий улучшения качества изображения при слабом освещении.
Ученые разработали алгоритм улучшения изображения при слабом освещении на основе нейронных сетей. В нём отлично сочетаются эффективность улучшения и скорость вывода.
Алгоритм сначала осветляет изображения, полученное при слабом освещении, а затем корректирует факторы деградации с помощью двухступенчатой сети.
Эксперименты показывают, что новая схема может улучшать изображения с превосходным шумоподавлением и коррекцией цветовых оттенков, сохраняя при этом размер модели.
Работа опубликована в журнале Frontiers of Optoelectronics.
