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摘要
针对非均匀光照条件下图像质量下降的问题，设计基于深度学习的非均匀光照图像优化方法。将非均匀光照图像从RGB空间转至HSI颜色空间，令图像色度分量与饱和度分量维持原样；通过深度卷积神经网络算法提取特征，获取转换后图像亮度分量特征；利用非线性映射将亮度分量特征转换至高维空间，得到高维亮度分量特征；通过深度学习中的专注力机制，增强高维亮度分量特征；重建增强的高维亮度分量特征，完成图像优化。实验证明：该方法可有效优化非均匀光照图像，提升图像的保真效果与质量，优化后的图像更为自然、清晰度较高，具备较优的图像效果。
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单位邯郸学院
