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摘要
针对低照度图像存在低亮度、高噪声、色彩失真等问题，提出了一种结合稠密小波变换的双分支低照度图像增强方法。首先采用稠密小波网络进行多尺度特征信息融合，在减少信息丢失的同时使网络具有一定的去噪能力，并在多尺度特征融合中嵌入全局注意力模块和特征提取模块充分提取全局和局部特征。最后，通过双分支结构对图像进行色彩增强和细节重建使得低照度图像具有较好的增强效果。此外，引入了新的联合损失函数从多方面指导网络训练，以增强网络性能。将所提方法与主流方法相比较，实验结果充分表明，该方法有效提高了低照度图像的亮度、抑制了图像噪声并取得更丰富的细节和色彩信息，得到的增强图像更清晰自然，在峰值信噪比和结构相似度等图像质量客观评价指标方面也具有显著的优势。
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