基于Retinex理论的双重注意力Transformer的低光照图像增强
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四川省科技厅重点研发项目(2023YFG0099, 2023YFG0261)


Dual-attention Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
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    摘要:

    在低光照图像增强的研究中, 虽然现有技术在提升图像亮度方面取得了进展, 但细节恢复不足和颜色失真等问题仍然存在. 为了解决这些问题, 本文提出一种基于Retinex理论具有双重注意力的Transformer增强网络——DARFormer. 该网络由光照估计网络和损坏修复网络两部分组成, 旨在提升低光照图像的亮度, 同时保留更多的细节并防止颜色失真. 光照估计网络是基于图像先验来估计亮度映射项, 用于低光照图像亮度增强; 损坏修复网络则优化亮度增强后的图像质量, 采用具有空间注意力和通道注意力的Transformer架构. 在LOL_v1、LOL_v2和SID公开数据集上进行实验表明: 与主流的增强方法相比, DARFormer在定量和定性指标上取得了更好的增强结果.

    Abstract:

    In the research on low-light image enhancement, although existing technologies make progress in improving image brightness, the issues of insufficient detail restoration and color distortion still persist. To tackle these problems, this study introduces a dual-attention Retinex-based Transformer network—DARFormer. The network consists of an illumination estimation network and corruption restoration network, which aims to enhance the brightness of low light images while preserving more details and preventing color distortion. Illumination estimation network uses an image prior to estimate the brightness mapping, which is used to enhance the brightness of low-light images. The corruption restoration network optimizes the quality of the brightness-enhanced image, employing a Transformer architecture with spatial attention and channel attention. Experiments carried out on public datasets LOL_v1, LOL_v2, and SID show that compared with the prevalent enhancement methods, DARFormer achieves better enhancement results in quantitative and qualitative indicators.

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    引证文献
引用本文

李佳,王婷,杨文杰,王弘扬.基于Retinex理论的双重注意力Transformer的低光照图像增强.计算机系统应用,,():1-13

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  • 收稿日期:2024-08-02
  • 最后修改日期:2024-08-27
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  • 在线发布日期: 2025-01-16
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