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摘要
传统增强算法针对图像中非均匀纹理部分的处理过程中容易丢失纹理细节，导致增强后图像峰值信噪比与结构相似性的量化值偏低。为此，研究了一种针对低照度环境下的图像非均匀纹理增强算法。通过图像中非均匀纹理的合成情况，计算图像像素区域置信度和数据项，进而计算图像中非均匀纹理的增强优先权系数，确定增强先后顺序。建立基于卷积自编码的低照度图像增强模型，划分并融合增强图像照度，完成增强算法的设计。实验结果表明，该算法得到的增强图像峰值信噪比与结构相似性的量化值均高于传统算法，不同像素下的处理耗时总体优于传统算法。
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