无人艇光视觉感知的轻量型残差堆叠低照度图像增强网络

刘婷; 张宇欣; 王国峰; 罗佩琪; 范云生

doi:10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.02.006

大连海事大学学报 ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (02) : 53 -66. DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.02.006

无人艇光视觉感知的轻量型残差堆叠低照度图像增强网络

刘婷, 张宇欣, 王国峰, 罗佩琪, 范云生

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF (26401K)

摘要

针对无人艇在低照度环境中感知困难问题，提出一种轻量型残差堆叠低照度图像增强网络。首先，在特征融合中引入金字塔多尺度池化，以更好地保留图像细节。其次，引入深度可分离卷积以减轻网络负担，提高图像处理速度。再次，设计一种新的复合损失函数，引入颜色损失以减少颜色失真。最后，采用LeakyReLU激活函数防止神经元死亡。实验结果表明，相比残差堆叠注意力低照度增强网络(SARN),本文方法在提升图像质量的同时加快了图像处理速度，其中，结构相似性和峰值信噪比分别提高了3.31%和2.08%,模型计算量、参数量和单张处理时间分别减小了81.88%、75%和43.02%。