计算机研究与发展

作者：江泽涛,翟丰硕,钱艺,肖芸,张少钦,

关键词：低照度, 目标检测, 特征增强, 多尺度感受野, 长距离关系,

低照度图像普遍存在噪声、颜色失真和低对比度等图像退化问题，不仅影响视觉体验，而且严重影响低照度目标检测精度.为了更好地完成低照度目标检测任务，提出一种结合特征增强和多尺度感受野（featureenhancementandmulti-scalereceptivefield,FEMR）的低照度目标检测算法.首先，像素级高阶映射（pixel-levelhigh-ordermapping,PHM）模块学习低照度到正常照度的高阶映射关系，进而提高低照度目标特征显著性，从而获得初步增强的特征信息.然后，关键信息增强（keyinformationenhancement,KIE）模块结合多种注意力机制，突出重要特征并过滤噪声信息，获得进一步增强的特征信息.此外，长距离特征捕获（longdistancefeaturecapture,LFC）模块引入多种尺度的条状感受野，捕获低照度场景中孤立区域的长距离关系.实验表明，所提算法在低照度目标检测精度方面具有较好的表现，同时能直接输出正常照度风格图像下的检测结果，实现端到端的低照度目标检测，便于人眼直接评估检测结果的精度.

来源：2023年第4期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

查看计算机研究与发展杂志2023年第4期