一种基于隧道多尺度自适应低光照图像增强算法

本发明公开了一种基于隧道多尺度自适应低光照图像增强算法，包括如下一些步骤：步骤S1，采集隧道内部施工的掌子面低光照图像，制作数据集以便于对低光图像进行增强；步骤S2，对低光照图像进行特征提取，通过融合多个尺度的特征信息，得到掌子面图像的纹理细节信息；步骤S3，使用多维度注意力机制进一步提取不同维度的空间和通道信息，生成包含特征信息的注意力特征图，包含原图的颜色、亮度信息等；步骤S4，将生成注意力特征图联合自适应光照估计模块获取图像的光照权重，融合提取的特征信息和光照因子预测中间控制图层，并结合原始图像得到增强后的图像结果。本文显著提高了隧道内低光照图像的增强效果，并且能生成原分辨率的高质量增强图像。