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摘要
在光照条件不充足的情况下，拍摄的图像质量较差。对于低光照图像增强，基于Retinex的方法大多忽略了降噪。本文结合Retinex和卷积神经网络构建了一个有效的模型，包括3个子模块，分解模块、注意力降噪模块和亮度调整模块。分解模块用残差连接方式和空洞卷积来构建，以减少在分解过程中细节信息的丢失，得到更准确的反射图和亮度图。降噪模块引入了注意力机制，对亮度图处理后得到注意力图用来指导反射图的降噪。亮度调整模块对亮度图进行亮度调整。在不同曝光条件下拍摄的成对图像上训练模型，本文提出的Retinex-ADNet模型取得了更好的效果。
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