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基于迭代传播网络的快速鲁棒的微光图像增强
图像处理 | 更新时间：2023-07-27
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    • 基于迭代传播网络的快速鲁棒的微光图像增强

    • Fast and robust low-light image enhancement based on iterative propagation network

    • “在微光图像增强领域，本工作设计了迭代传播网络，通过多段式预测模型和基于Retinex的迭代循环，显著提升了图像质量与推理速度。实验结果表明，该方法在峰值信噪比和结构相似度上均优于现有算法，为复杂场景下的微光图像增强提供了有效解决方案。”
    • 液晶与显示   2024年39卷第7期 页码：971-979

    • DOI：10.37188/CJLCD.2023-0199    

      中图分类号： TP391

    • 纸质出版日期：2024-07-05，

      收稿日期：2023-05-29，

      修回日期：2023-07-03，

    扫 描 看 全 文

  • 肖志博, 蒋志龙, 孔艳. 基于迭代传播网络的快速鲁棒的微光图像增强[J]. 液晶与显示, 2024,39(7):971-979. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0199.

    XIAO Zhibo, JIANG Zhilong, KONG Yan. Fast and robust low-light image enhancement based on iterative propagation network[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2024,39(7):971-979. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0199.

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相关作者

蒋志龙
肖志博
黎明清
王宇庆
孙海江
李丹杨
范润泽
徐杨

相关机构

中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
贵阳铝镁设计研究院有限公司
贵州大学 大数据与信息工程学院
东南大学 信息显示与可视化国际联合实验室， 电子科学与工程学院
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