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基于深度學習的低照度圖像增強

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摘要：該文以深度學習為基礎，以增強低照度圖像為背景，對圖像處理技術展開了研究。在對已有的比較流行的增強技術的研究基礎上，對一些步驟進行改善，提出了改進的RetinexNet算法。傳統(tǒng)的Retinex算法在處理單張圖像時比較好用，但是運算速度比較慢，沒辦法批量快速處理圖像。在對RetinexNet改進之后，該算法能對低照度圖像進行較為快速的優(yōu)化，在增強圖像質(zhì)量的同時改善了圖像細節(jié)和色彩失真，控制了圖像的噪聲。（剩余3776字）

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