结构感知传递函数网络

低光增强细节保全

一种监督式学习传递函数的网络，先粗增强再细化去噪，在多个数据集上优于现有方法。

Xiaofang, Li · 王卫卫 · 韩雨 · 冯象初

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

技术优势

传递函数好估计

通过监督学习直接从低光图像估计传递函数，避免手工设计或分解误差。

噪声能去掉

专门的细化网络消除粗增强图中的噪声，提升视觉质量。

七数据集都赢

在七个数据集上的大量实验表明，该方法在亮度和细节保持上均优于基线。

应用场景

• 低光图像增强：用于夜间监控、摄影等场景，直接提升亮度和细节。
• 无人机视觉：无人机夜间飞行时看清地面目标，提升避障和侦察能力。
• 水下机器人视觉：水下机器人作业时增强昏暗水体中的图像，辅助导航和检测。