摘要
تواجه صور الإضاءة المنخفضة مشاكل مثل انخفاض التباين وانخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء، مما يؤثر بشدة على جودة الصور المجمعة ويعيق المراقبة والقياسات اللاحقة. لتحسين جودة صور الإضاءة المنخفضة في السيناريوهات المعقدة، صمم هذا العمل شبكة نشر تكرارية لإنجاز مهمة تعزيز صور الإضاءة المنخفضة بسرعة وقوة. أولاً، صمم هذا العمل نموذج تنبؤ متعدد المراحل لنمذجة مهمة التنبؤ بالسطوع بشكل تدريجي، مما يعزز قدرة النموذج على التقريب اللاخطي لمواكبة الظروف الحقيقية المجهولة. وبالنظر إلى عبء الاستنتاج الناتج عن شبكة متسلسلة متعددة المراحل، بنى هذا العمل أيضًا حلقة تكرارية مستندة إلى نموذج نشر Retinex الأمامي، بحيث يتقارب كل مرحلة من المراحل على حالة مشابهة أو متطابقة لتحسين عملية الاستنتاج، مما يزيد من سرعة الاستدلال بشكل كبير مع تحسين أداء النموذج. أجريت تجارب مقارنة باستخدام مجموعة بيانات مفتوحة المصدر، حيث تجاوز متوسط نسبة إشارة إلى ضوضاء الذروة وتشابه البنية الخوارزميات الأخرى الأفضل بنسبة 11.8٪ و3.5٪ على التوالي. بناءً على ذلك، استخدم هذا العمل شبكة النشر التكرارية لتعزيز صور التصوير منخفضة التعريض الحقيقية وصور المجهر الفلوري منخفضة الإثارة، وأثبتت النتائج التجريبية أداءً قويًا في تحسين الصور وقابلية التعميم.
关键词
الشبكات العصبية;تعزيز صور الإضاءة المنخفضة;الهيكل المتسلسل;نموذج Retinex
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website