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摘要
针对低光照图像质量不佳、夹杂噪声导致对比度和亮度不足、细节不清晰，且成对的低光照图像数据集获取成本过高的问题，在生物视觉马赫带效应的启发下，提出一种强化特征图的无参考低光照图像增强方法。首先，使用强化滤波块（Enhanced Filter Block， EFB）对图像和特征图进行特征强化，抑制噪声的同时强化特征细节，提高网络对特征的学习能力。其次，将跳跃连接与空间注意力模块（Efficient Spatial Attention， ESA）结合，通过融合强化的浅层特征与深层特征来提取全局上下文信息和局部区域特征，有效保留了图像的色彩信息，避免细节丢失，提高网络的泛化能力。最后，使用像素估计曲线调整低光照图像像素的动态范围，对其进行亮度增强。实验结果表明，经该算法处理后的图像在PSNR、SSIM、LPIPS和NIQE等指标上分别达到了17.709dB、0.657、0.239和3.486，该方法相较于现有的主流算法能够更好的达到图像增强目的，有效的提升图像亮度和细节信息，同时保持图像的自然属性。
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