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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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