基于深度卷积的低光照图像增强算法

本文公开了一种基于深度卷积的低光照图像增强算法，适用于图像处理领域，算法的核心在于高效的降噪流程和精准的光照图与反射图分解。包括以下步骤：首先，通道降噪模块通过多重降噪策略协同工作，有效去除图像中的噪声，为后续处理奠定基础。接着，光照图分解网络和反射图分解网络分别基于深度学习结构，精准地分离出图像的亮度信息、纹理和颜色信息。最后，通过巧妙融合光照图和反射图，重建高质量的增强图像，显著提升图像的亮度、对比度和细节，同时保留图像的自然色彩。该算法具有降噪能力强、光照图分解精准、反射图分解高效、增强效果佳等特点，为低光照条件下图像增强提供了一种有效且实用的解决方案。