摘要:基于深度学习的微光图像增强算法所生成的图像普遍存在噪声凸显和细节丢失等问题, 而端对端深度学习算法的性能又在很大程度上依赖于骨干网络的提取能力, 因此, 通过探索更有效的骨干网络结构可以提升微光增强任务的性能收益. 本文提出了一种复合主干网络融合策略的图像增强算法, 将不同图像增强算法中的主干网络进行融合, 以提高整体网络的特征提取能力. 该算法通过逐层融合来自不同主干网络的特征信息, 将复合特征引导到解码器中, 再充分利用不同的上采样方法, 将主干网络融合的特征进行堆叠, 最终生成正常光照条件下的图像. 通过与现有的主流算法进行定量与定性的对比实验, 结果显示, 本文方法显著提升了微光图像的亮度, 同时保留图像的细节特征, 在峰值信噪比和结构相似性客观指标上, 在LOL-V2数据集上达到了24.35 dB和0.871, 有效解决了图像增强后的噪声凸显和细节丢失问题.