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摘要
为解决低质量红外图像细节模糊、对比度低等问题，提出了并行多特征提取网络的红外图像增强方法，设计了结构特征映射网络和双尺度特征提取网络。结构特征映射网络用于建立全局结构特征权重，以保持原始图像的空间结构信息。双尺度特征提取网络采用多尺度卷积层和融合多空洞卷积的注意力，增强网络对上下文信息的关注力，提升网络对感兴趣区域的特征提取能力，同时学习不同尺度的特征信息，完成双尺度间信息的交换，生成目标增强映射，实现目标区域细节纹理自适应增强。实验证明，所提方法能有效提高对比度，避免过增强，丰富图像细节纹理，减少伪影和光晕现象，在BSD200数据集上的PSNR与SSIM较典型的传统方法和深度学习方法分别提升了约37.35%、2.1%与25.94%、3.15%，在真实红外数据集上分别提升了约30.62%、1.04%与24.83%、2.08%，且对不同对比度因子的低质量图像，文中方法也具有良好的增强效果。
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