基于深度卷积神经网络的低照度图像增强

针对低照度条件下图像降质严重的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本,将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间,保持色度分量和饱和度分量不变,利用DCNN对亮度分量进行增强,最后将HSI颜色空间转换到RGB空间,得到最终的增强图像。实验结果表明,与现有主流的图像增强算法相比,所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,改善过增强现象,而且能够避免色彩失真,主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。