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基于Retinex理论的双重注意力Transformer的低光照图像增强

目录

基于Retinex理论的双重注意力Transformer的低光照图像增强（1）

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

Retinex理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.1Retinex模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.2Retinex算法在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

双重注意力机制简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

3.1注意力机制的定义和作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.2双重注意力机制的特点和优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

Transformer架构介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

4.1Transformer的基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.2Transformer的训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

基于Retinex理论的双通道特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

5.1特征提取流程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

5.2特征融合方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

模型设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

6.1网络架构的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

6.2参数优化策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

实验部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

7.1数据集选择及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

7.2实验结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

9.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

9.2面临的问题与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

基于Retinex理论的双重注意力Transformer的低光照图像增强（2）

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.2相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

Retinex理论简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1Retinex的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.2Retinex的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

双重注意力机制介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1双重注意力的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2双重注意力在计算机视觉中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

基于Retinex理论的双线性插值方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

基于Retinex理论的深度学习模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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