Низкая освещенность, сочетающая многомасштабные сети глубокого обучения и алгоритм улучшения изображения
DOI:
https://doi.org/10.47813/2782-2818-2022-2-4-0215-0232Ключевые слова:
глубокое обучение, теория Retinex, улучшение изображения при слабом освещении, изображение в живописиАннотация
В связи с отсутствием эталонных изображений для задач улучшения при слабом освещении, а также в связи с проблемами искажения цвета, потери текстуры, размытости деталей и сложности получения достоверных изображений в существующих алгоритмах в статье предлагается многомасштабная взвешенная характеристика при слабом освещении на основе теории Retinex и механизма внимания. Алгоритм улучшения изображения выполняет извлечение многомасштабных признаков на изображениях при слабом освещении с помощью модуля извлечения признаков, основанного на архитектуре Unet, генерирует многомерную многомасштабную карту признаков и устанавливает модуль механизма внимания для выделения информации о признаках разных масштабов, которые выгодны для улучшенного изображения и получения взвешенного изображения. Карта объектов высокой размерности, модуль окончательной оценки отражения использует теорию Retinex для построения сетевой модели и генерирует окончательное улучшенное изображение с помощью карты объектов высокой размерности. Разработана сквозная сетевая архитектура, а набор саморегулярных функций потерь используется для ограничения сетевой модели, которая избавляется от ограничений эталонных изображений и реализует обучение без учителя. Окончательные экспериментальные результаты показывают, что алгоритм, в предложенный в данной статье поддерживает высокую детализацию и текстуру изображения, повышая контрастность и четкость изображения, имеет хорошие визуальные эффекты, может эффективно улучшать изображения при слабом освещении и значительно улучшает визуальное качество. По сравнению с другими усовершенствованными алгоритмами нами улучшены объективные показатели PSNR и SSIM.
Библиографические ссылки
Lv Z., Li Y., Feng H., Lv H. Deep learning for security in digital twins of cooperative intelligent transportation systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021; 23(9): 16666-16675.
Lv Z., Chen D., Feng H., Zhu H., Lv H. Digital twins in unmanned aerial vehicles for rapid medical resource delivery in epidemics. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021. DOI: 10.1109/TITS.2021.3113787.
Zhang X., Zhou X., Lin M. et al. Shufflenet: An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 6848-6856.
Ma N., Zhang X., Zheng H. T. et al. Shufflenet v2: Practical guidelines for efficient CNN architecture design. Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). 2018: 116-131.
Petrosian O., Shi L., Li Y., Gao H. Moving information horizon approach for dynamic game models. Mathematics. 2019; 7(12): 1239.
Yin L. The time-consistency of optimality principles in multistage cooperative games with spanning tree. 2017.
Weilong H., Weijun H., Yuqi Y., Hui S., Yanyou W., Yuehang S., Xiaobin L. Improved left- and right-hand tracker using computer vision. Student research. 2022; 3: 21.
Zhao C., Blekanov I. Two Towers Collaborative Filtering Algorithm for Movie Recommendation. Management processes and sustainability. 2021; 8(1): 397-401.
Yuan C., Liu X., Zhang, Z. The Current Status and progress of Adversarial Examples Attacks. Proceedings of 2021 International Conference on Communications, Information System and Computer Engineering (CISCE); 2021, May; IEEE; 2021: 707-711.
Liu X., Xie X., Hu W., Zhou H. The application and influencing factors of computer vision: focus on human face recognition in medical field. Science, education, innovations: topical issues and modern aspects. 2022: 32-37.
Shen G., He K., Jin J., Chen B., Hu W., Liu X. Capturing and analyzing financial public opinion using nlp and deep forest. Scientific research of students and pupils. 2022: 66-71.
Chen B., Song Y., Cheng L., He, W., Hu W., Liu X., Chen J. A review of research on machine learning in stock price forecasting. Science and modern education: topical issues, achievements and innovations. 2022: 56-62.
Liu Z., Feng R., Chen H., Wu S., Gao Y., Gao Y., Wang X. Temporal Feature Alignment and Mutual Information Maximization for Video-Based Human Pose Estimation. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 11006-11016.
Liu X., Liu W., Yi S., Li J. Research on Software Development Automation Based on Microservice Architecture. Proceedings of the 2020 International Conference on Aviation Safety and Information Technology 2020, October; 2020: 670-677.
He K., Song Y., Shen G., He W., Liu W. Based on deep reinforcement learning and combined with trends stock price prediction model. Topical issues of modern scientific research. 2022: 156-166.
Petrosyan, L., Pankratova, Y. Two Level Cooperation in Dynamic Network Games with Partner Sets. Proceedings of International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research. Springer, Cham; 2022: 250-263.
Wu J., Lee P. P., Li Q., Pan L., Zhang J. CellPAD: Detecting performance anomalies in cellular networks via regression analysis. Proceedings of 2018 IFIP Networking Conference (IFIP Networking) and Workshops. 2018 May; IEEE; 2018: 1-9.
Lv Z., Li Y., Feng H., Lv H. Deep learning for security in digital twins of cooperative intelligent transportation systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021.
Ou S., Gao Y., Zhang Z., Shi C. Polyp-YOLOv5-Tiny: A Lightweight Model for Real-Time Polyp Detection. Proceedings of 2021 IEEE 2nd International Conference on Information Technology, Big Data and Artificial Intelligence (ICIBA); December 2021; IEEE; 2021; 2: 1106-1111.
Huang T., Zhou C., Zhang R. X., Wu C., Sun L. Learning Tailored Adaptive Bitrate Algorithms to Heterogeneous Network Conditions: A Domain-Specific Priors and Meta-Reinforcement Learning Approach. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2022; 40(8): 2485-2503.
Sun Q., Zhao C., Li Y., Petrosian O. Management processes and sustainability. 2022; 9(1): 357-362.
Xiaomin L., Yuehang S., Borun C., Xiaobin L., Weijun, H. A novel deep learning based multi-feature fusion method for drowsy driving detection. Industry and agriculture. 2022: 34-49.
Yin, L. The dynamic Nash bargaining solution for 2-stage cost sharing game. Contributions to Game Theory and Management. 2020; 13(0): 296-303.
Zhouyi X., Weijun H., Yanrong H. Intelligent acquisition method of herbaceous flowers image based on theme crawler, deep learning and game theory. Kronos. 2022; 7(4(66)): 44-52.
In L. Dynamic stability of optimality principles in cooperative multistage games with spanning tree. 2021.
Xie Z., Hu W., Fan Y., Wang, Y. Research on multi-target recognition of flowers in landscape garden based on ghost net and game theory. Development of science, technologies, education in the XXI century: topical issues, achievements and innovation. 2022: 46-56.
Yin L. Dynamic Shapley Value for Two-Stage Cost Sharing Game. Proceedings of International Conference Dedicated to the Memory of Professor Vladimir Zubov. 2020 October; Springer, Cham; 2020: 457-464.
Hu W., Zheng T., Chen B., Jin J., Song Y. Research on product recommendation system based on deep learning. Basic and applied scientific research: current issues, achievements and innovations. 2022:116-124.
Hu W., Liu X., Xie Z. Ore image segmentation application based on deep learning and game theory. World science: problems and innovations. 2022: 71-76.
He W., Hu W., Wu Y., Sun L., Liu X., Chen B. Development history and research status of convolutional neural networks. Student scientific forum. 2022: 28-36.
Yin L. The dynamic Shapley Value in the game with spanning tree. Proceedings of International Conference Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems (Pyatnitskiy's Conference). 2016 June; IEEE; 2016: 1-4.
Yin L. Dynamic Shapley Value for 2-stage cost sharing game with perishable products. Proceedings of 29th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). 2017 May; IEEE; 2017: 3770-3774.
Yin L. Dynamic Shapley value in the game with spanning forest. Proceedings of 2017 Constructive Nonsmoothed Analysis and Related Topics (dedicated to the memory of V. F. Demyanov) - (CNSA). 2017 May; IEEE; 2017:1-4.
Petrosian O., Nastych M., Li Y. The Looking Forward Approach in a Differential Game Model of the Oil Market with Non-transferable Utility. Proceedings Frontiers of Dynamic Games; Birkhäuser, Cham; 2020: 215-244.
Xie Z., Hu W., Zhu J., Li B., Wu Y., He W., Liu X. Left- and right-hand tracker based on convolutional neural network. Topical issues of modern science and education: Proceedings of the XXIV International Scientific and Practical Conference. 2022, November 10; Penza: ICNS "Science and Education"; 2022: 61-67.
Cheng M., Li Y. New characteristic function for two stage games with spanning tree. Contributions to Game Theory and Management. 2021; 14: 59-71.
Li Y., Petrosyan O. L., Zou J. Dynamic shapley value in the game with perishable goods. Contributions to Game Theory and Management. 2021; 14(0): 273-289.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Ся Ю, Лин Бо, Чен Синь
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Журнал MIST - «Modern Innovations, Systems and Technologies» / «Современные инновации, системы и технологии» публикует материалы на условиях лицензии CreativeCommons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), размещенной на официальном сайте некоммерческой корпорации Creative Commons:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Это означает, что пользователи могут копировать и распространять материалы на любом носителе и в любом формате, адаптировать и преобразовывать тексты, использовать контент для любых целей, в том числе коммерческих. При этом должны соблюдаться условия использования — указание автора оригинального произведения и источника: следует указывать выходные данные статей, предоставлять ссылку на источник, а также указывать, какие изменения были внесены.