I detta dokument föreslås en djup autoencoder-baserad metod för att identifiera signalfunktioner från lågljusbilder och adaptivt ljusa bilder utan att förstärka/mätta de ljusare delarna i bilder med ett högt dynamiskt utbud. När det gäller övervakning, övervakning och taktisk spaning, insamling av visuell information från en dynamisk miljö och korrekt bearbetning av sådana uppgifter är det viktigt att fatta välgrundade beslut och se till att ett uppdrag blir framgångsrikt. Kamerasensorer är ofta kostnadsbegränsade för att fånga tydliga bilder eller videor tagna i en dåligt upplyst miljö. Många applikationer syftar till att öka ljusstyrkan, kontrasten och minska bullerinnehållet från bilderna i realtid. Vi visar att en variant av den staplade denoiserande autoenkodern kan lära sig att adaptivt förbättra och denoise från syntetiskt mörknade och bullerhöjande träningsexempel. Modellen kan appliceras på bilder tagna från naturlig lågljusmiljö och/eller är hårdvarudegraderade. Resultaten visar att metoden är trovärdig både visuellt och kvantitativt jämfört med olika bildförbättringstekniker.
Ett nyligen neuralt nätverk baserat försök görs för att identifiera signalfunktioner från lågljusbilder och ljusare bilder adaptivt utan att överamplifiera eller mätta de lättare delarna i bilder med en hög dynamisk räckvidd REF.
LLNet: A Deep Autoencoder Approach to Natural Low-light Image Enhancement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}