基于改进循环生成对抗网络的低照度图像增强

摘要： 为了解决在低照度图像增强过程中配对数据集获取困难，且经过增强后的图像质量不佳的问题，通过改进循环生成对抗网络模型的方法研究了非配对低照度图像增强的实现。生成器部分采用融合了Vision Transformer结构的U-NET模型替代原始的生成器模型，来提高图像变换的周期一致性和内容保持性，并有效地处理图像研究中普遍存在的长距离空间相关性的问题。判别器部分针对图像研究的特点选择P... （共9页）