摘要
لمعالجة مشكلة انخفاض السطوع وتشوش معلومات التفاصيل في الصور منخفضة الإضاءة، يقترح هذا البحث خوارزمية تحسين الصور منخفضة الإضاءة المعتمدة على الوعي بالسياق. أولاً، تمت دراسة وحدة الوعي بالسياق لاستخراج معلومات التفاصيل والهالات الحافة، مع استخدام دالة التنشيط لتحقيق ترابط غير خطي لتحديد أهمية الخصائص في السياق الحالي. ثانياً، تم استبدال وحدة الانتباه متعددة الرؤوس في Transformer بآلية بوابة الانتباه الخطي، مما يقلل من تعقيد الحساب في الصور عالية الدقة مع الحفاظ على الأداء. أخيراً، تم تصميم وحدة توجيه إعادة البناء للتركيز على معلومات مناطق الضوء المنخفض أثناء إعادة بناء الصورة، والتقاط الترابط بين المواقع المختلفة في تسلسل الإدخال، مما يعزز قدرة النموذج على التعبير عن مهام إعادة البناء. تظهر النتائج التجريبية أن الخوارزمية المقترحة تحسن PSNR بنسبة 1.33٪ وSSIM بنسبة 3.73٪ على مجموعة بيانات LOL مقارنة بخوارزمية URetinex النموذجية، وتحسن PSNR بنسبة 1.2٪ وSSIM بنسبة 2.8٪ على مجموعة بيانات SICE. تستطيع خوارزمية هذا البحث تحسين الصور منخفضة الإضاءة بفعالية، وإنتاج صور واضحة ومتساوية السطوع.
关键词
تحسين الضوء المنخفض;Transformer;الانتباه الخطي;آلية البوابة
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