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摘要
暗光环境下成像往往受到低照度和成像噪声等多种因素干扰，所得图片的视觉质量往往较低。当前各类暗光增强方法多侧重于改善可视度，却常忽略了保持增强结果真实感这一同样重要的目标。为解决该问题，提出了一种自适应去噪保真的无监督暗光图像增强方法，旨在高效便捷地实现改善图像可视度和去噪保真两个目标。模型由暗光增强阶段和去噪保真阶段组成。在暗光增强阶段，构建无监督图像分解模块和光照增强模块，实现改善可视度的目标；在去噪保真阶段，基于前一阶段所得的光照分布来自动构造成对训练数据，驱动去噪模块抑制原本昏暗处的噪声并保持原本明亮处的细节，实现增强结果保真的目标。实验结果表明，相比其他暗光增强方法，所提方法在改善可视度和去噪保真之间能够取得良好的均衡。该模型无须事先采集或准备“昏暗-明亮”成对图像来进行训练，且具有较小的模型尺寸和较快的计算速度，实用性良好。
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