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摘要
唐卡作为热贡艺术重要表现形式之一，其结构复杂、颜色鲜艳、线条清晰、绘画精美，受到越来越多的人喜爱。在实际采集过程中，由于各个寺院灯光昏暗，在此条件下拍摄的图像常存在光照不均匀、噪声多、颜色失真、细节信息丢失等问题。因此提出了一种基于调色板的半交互式低照度唐卡图像增强方法：首先基于Retinex模型设计了一个卷积块注意力模块(CBAM)与U-Net相结合的低照度增强网络RCUNet，通过针对性设计损失函数，进行无监督迭代训练，对光照图、反射图和噪声图进行重构，并在得到最终分解结果后，对光照图、反射图进行调整，合成增强的结果。然后，采用改进的K-means算法，对增强后的图像提取主要颜色生成对应的调色板，通过修改调色板颜色进一步修正增强后图片的颜色。最后,与目前流行的几种低照度增强方法，在唐卡数据集上进行了定量、定性对比实验，实验结果表明该方法在NIQE,PIQE和PSNR 3个指标上取得了最好的结果。
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