基于过滤—群聚注意力的低光增强递归网络（英文）

作者：黄志雄^*; 李晋江; 华臻; 范琳伟

来源：Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2023, 24(07): 1028-1045.

• 低光增强
• 过滤—群聚注意力
• 密集连接金字塔
• 递归网络

在低光环境下拍摄的图像质量不佳，影响其进一步应用。为提升低光图像可视性，提出一种基于过滤—群聚注意力（FCA）的递归网络，其中主体由3个单元组成：差异关注、门控递归以及迭代残差。该网络对低光图像进行多阶段递归学习，进而提取更深层次特征信息。为算得更加精确的相关性，设计了一种关注特征通道突出性的FCA。FCA与自注意力被用以突出特征的低光区域与重要通道。此外，设计了密集连接金字塔（DenCP）来提取低光反转图的色彩特征，使图像的色彩信息损失得以补偿。在6种公开数据集上的实验结果表明，本文方法在视觉和指标上有着突出表现。

• 单位
  山东工商学院; 山东财经大学; 电子工程学院