基于改進Zero?DCE 模型的礦井低照度圖像增強方法

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摘要：煤礦井下監(jiān)控圖像中存在噪聲，清晰度低，且顏色和紋理信息缺失，采用基于機器學(xué)習(xí)的圖像增強方法時還面臨低照度?正常照度圖像配對數(shù)據(jù)集采集困難的問題。提出一種改進零參考深度曲線估計（Zero?DCE）模型，并將其應(yīng)用于礦井低照度圖像增強。使用Leaky ReLU 激活函數(shù)替換Zero?DCE 模型中的ReLU 激活函數(shù)，以加快模型收斂速度，提升低照度圖像特征學(xué)習(xí)效率；在Zero?DCE 模型淺層與深層網(wǎng)絡(luò)之間的跳躍連接處引入卷積塊注意力模塊（CBAM），以提高模型對圖像關(guān)鍵特征的表達能力；在淺層網(wǎng)絡(luò)中引入非對稱卷積塊（ACB），以優(yōu)化模型對局部圖像特征的學(xué)習(xí)能力和細(xì)節(jié)特征的表現(xiàn)能力；在深層網(wǎng)絡(luò)中采用串聯(lián)卷積核（CCK），以降低模型參數(shù)量和計算量，縮短模型訓(xùn)練時間。（剩余13758字）