基于云计算平台加速的时频域结合图像增强方法

作者：潘磊; 田俊; 傅强; 郑远; 赵枳晴

来源：无线电工程, 2022, 1-10.

• 低照度图像
• 卷积神经网络
• 频域
• 图像增强
• 云计算

不充分的光照会使图像细节损失严重，降低图像视觉质量，严重影响着图像的各项下游任务，如目标检测、分类、识别等。因此，如何针对低照度图像进行增强，是机器视觉领域的研究热点。然而，但现有的方法都是基于时域设计的，没有基于更接近人类视觉系统、信息表征能力更强的频域，增强效果一度停滞不前。针对这一问题，以提升图像增强效果为目标，将时域原图像的频域信号进行编码、映射、增强，提出了一种包含全新频域图像增强模块的时频结合低照度图像增强网络。同时，为了加快上述深层网络的训练速度，提出了一种基于云计算平台的专有加速模块，从系统架构的角度对网络训练进行加速。实验结果表明，所提算法增强后的图像不但比其余方法拥有更优异的客观指标，更好的主观视觉效果，同时也拥有与传统计算平台相比更快的训练速度。

• 单位
  电子科技大学; 中国民用航空飞行学院