CSPN弱光增强网络

分块分级低算力

根据图像区域信息量分级处理，以最低计算成本实现与最先进方法相当的增强性能。

Hongjun, Wu · Wang, Chenxi · Luwei, Tu · Constantin, Patsch · 金枝

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024

技术优势

计算量最少

通过按信息量分级处理，避免对简单区域浪费算力，以最低计算成本达到最优性能。

能感知图像区域难度

利用GLCM熵分析像素差异来度量内容复杂度，将图像块分为简单、中等、困难三类，对不同区域采用不同复杂度网络。

利用频域信息

引入小波变换提取频域特征，补充空间域缺失的信息以提升图像质量。

应用场景

• 弱光感知前端：为自动驾驶等场景提供低延迟、低功耗的弱光图像预处理。
• 工业视觉增强：在光照不足的生产线上提升图像质量，减少误检漏检。
• 夜间监控成像：在夜间监控中恢复昏暗画面细节，便于识别目标。
• 无人机视觉：在无人机低光照航拍中增强图像，支持后续分析。