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结合Retinex理论与残差网络用于低照度图像增强的方法研究

目录

结合Retinex理论与残差网络用于低照度图像增强的方法研究（1）．4

文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1Retinex理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2残差网络原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3低照度图像增强技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

基于Retinex理论的图像增强模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1Retinex理论模型分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2模型参数选择与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3实验结果与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

基于残差网络的图像增强方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1残差网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2损失函数选择与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3实验结果与性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

结合Retinex理论与残差网络的图像增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1模型融合策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2参数调整与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3实验结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

性能评估与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1评价指标选择与计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2对比实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3结果讨论与结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2存在问题与不足分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

结合Retinex理论与残差网络用于低照度图像增强的方法研究（2）

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.1低照度图像增强技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

1.2Retinex理论与残差网络的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.1低照度图像增强技术的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.2Retinex理论与残差网络结合的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

二、低照度图像增强技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

图像增强技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

1.1传统图像增强技术．．．．．．．．