CN114998145B - 一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种图像增强方法，特别是指一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法。构建基于多尺度和上下文编码的网络，通过提高模型的多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，该网络的输入为低光照图像，输出为其对应的增强图像；有益效果在于，该模型能够提高多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，在保证上色结果图像质量的同时提高了颜色的饱和度和多样性，增强低光照图像的细节信息，使低光照图像增强效果更自然、更清晰。

Description

一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法
技术领域
本发明涉及一种图像增强方法，特别是指一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法。
背景技术
低光照图像增强是计算机视觉中一项重要且具有挑战性的任务。在暗光或光线不足的条件下拍摄的图像，通常会出现图像的亮度过低、部分图像信息缺失、产生大量噪声等严重影响图像成像质量的问题，低光照图像增强即对此类图像的光照、颜色、对比度等进行增强处理使图像变得自然和清晰。这项任务已被广泛用于安全监控、产品检验、人机交互、医学应用和目标检测等实际应用中。近年来，随着卷积神经网络，即CNN的快速发展，CNN被大量应用于计算机视觉任务中，其中基于CNN的低光照增强方法也得到了广泛研究。2017年Lore等人通过构造栈式稀疏去噪自编码器(LLNet)实现低照度增强，首次表明深度学习适用于低照度增强任务。2020年Syed等人提出了针对关键元素的多尺度残差模块来自多个尺度的背景信息，同时保留了高分辨率的空间细节，实现了低光照图像的细节增强。2021年Jiang等人设计的EnlightenGAN用于无参考低照度图像增强，减少了对成对(低光照－正常光照)数据集的依耐。
上述基于CNN的方法取得了显著的效果，但是该类方法受限于卷积核的尺寸，难以捕获多尺度特征信息和全局信息。缺陷在于：一方面，从局部看，低光照图像的照度分布是复杂的，其位置、形状和尺寸都具有一定的多样性。因此，单一尺寸的卷积操作难以充分学习低照度分布的特征信息。另一方面，从整体看，低光照图像的照度具备一定全局风格，比如整体非常暗或整体一般暗。学习全局信息有助于模型从全局视角指导局部的照度增强，通过对全局和局部信息的捕获，使得模型具备自适应增强的能力。受限于卷积核感受野的大小，CNN难以学习全局上下文信息，导致该类模型在稍暗的局部区域容易增强不足，或在稍亮的局部区域曝光过度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多尺度和上下文的低照度图像增强方法，从而克服现有技术的不足。
本发明的技术方案在于，构建基于多尺度和上下文编码的网络，即Multiscaleand Context Learning Network，简称MCL-Net，通过提高模型的多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，该网络的输入为低光照图像，输出为其对应的增强图像；为了提取多尺度特征，通过四个多尺度特征提取模块和三个双线性插值操作，融合跳跃连联、上下文编码和最大池化，构建了多尺度特征学习子网络；为了获取全局视野以引导局部的照度增强，构建由转换器实现的上下文编码子网络；为了生成增强结果，构建由三组“上采样+特征拼接+多尺度特征学习子网络”和一个1×1卷积堆叠而成的上采样子网络。
本发明具体包括以下步骤：
步骤1，数据收集与处理，训练数据集2万对合成数据集，原始数据从VOC、COCO数据集中选择、测试数据LOL、NASA和LIME作为测试数据集。
步骤2，构建MCL-Net网络，基于多尺度和上下文学习的网络模型，采用提取多尺度特征和上下文编码信息，增强网络对多尺度信息的表示能力，通过残差注意力机制(通道注意力和空间注意力)，有效地学习照度分布信息，增强图像的细节信息和光照度。
多尺度学习模块利用不同步长的最大池化操作获得多尺度特征，然后特征送入空间注意力和3×3卷积以过滤噪声信息；多尺度特征融合时引入通道注意力加权不同的尺度特征，而非简单的同等对待各个尺度的信息，使得网络学习到更有价值的多尺度信息。该模块可以表示为：
Fi＝MSi(x)
MF＝Fu(F1,F2)
其中，MS(·)表示最大池化、空间注意力、3×3卷积和上采样等操作，Fu(·)为多尺度特征融合操作，包括以基于通道的特征拼接、1×1卷积、通道注意力和逐像素相加等操作；此外，该模块还引入了1×1卷积和自校准卷积。1×1卷积用来缩放输入、输出特征的通道，从而减少计算量；自校准卷积用于捕获包含局部长距离依赖关系；
步骤3，为了使MCL-Net获取全局视野以引导局部的照度增强，设计由Transformer实现的上下文编码子网络；Transformer用于捕获长距离依赖关系，主要由1个图像块嵌入、2个编辑器和1个上采样操作组成；输入特征首先经过图像块嵌入序列化处理，然后与位置嵌入融合后送入第一个编辑器，第二个编辑器的输入由第一个编辑器输出和位置嵌入组成，最后将序列化的向量经Reshape操作转成二维特征图，并送入上采样操作得到最终的输出。
s3.1，Patch Embedding：用于将输入特征切分成若干个p*p的块(patches)，并转换成序列化的向量。首先将输入特征(C×H×W)送入卷积核和步长均为p的卷积操作Hconv得到的特征，然后经过变形(reshape)HResh和归一化操作HNorm获得序列化的向量可表示为：
s3.2，Encoder：Encoder是Transformer的核心模块，用于像素间的捕获长距离依赖关系，每个Encoder由两个Transformer Encoder组成。Transformer Encoder的输入首先经过归一化处理，然后分别做线性变换(w1,w2,w3)得到关键向量Key、查询向量Query和值向量Value，并将其送入HMHSA，将输入与HMHSA的输出逐像素相加后送入前馈网络中HNorm与HMLP，再将输入与前馈网络HFF的输出相加得到Transformer Encoder最终的输出。TransformerEncoder可表示为：
其中，x,xpe为输入特征和位置编码信息，H,W为特征图的高、宽，i,j为特征图的元素下标，⊕为逐像素相加；
步骤4，上下文编码子网络的输出和多尺度子网络的输出作为上采样子网络的输入；最后采用1×1卷积将通道数映射到输出通道，得到增强图像。
为了评估低照度图像增强的图像质量，从图像重构全局信息、细节信息和生成内容方面考虑图像的损失，本发明定义了以重构损失、感知损失函数和内容生成的多项式损失函数，以弥补生成图像质量评判标准不足、引导网络生成高质量图像，Lrec为重构损失，Lper为感知损失，其中wrec＝1,wper＝0.006；
LACE-VAE＝wrecLrec+wperLper
重构损失用于确保MCL-Net生成结构内容完整的低照度增强图像，具体采用MSE计算MCL-Net输出与正常照度图像间的误差；如下面公式，Igt为正常照度图像，MCL-Net(·)为MCL-Net网络；
MSE在平滑图像中的噪声，同时也将细节纹理特征平滑，导致图片模糊，且容易产生伪影；为此，引入感知损失来引导网络保留更多的纹理信息，提高增强图像的质量，如下面公式：
其中，wij,hij,cij为MCL-Net网络中各个特征图的尺寸，表示MCL-Net中第j个卷积组的第i个卷积模块，μx,μy为像素均值，为方差，σxy为协方差，C1,C2为常数。
本发明的有益效果在于，该模型能够提高多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，在保证上色结果图像质量的同时提高了颜色的饱和度和多样性，增强低光照图像的细节信息，使低光照图像增强效果更自然、更清晰。
附图说明
图1为网络整体结构图。
图2为多尺度特征学习子网络图。
图3为上下文编码子网络图。
具体实施方式
下面结合附图1至3对本发明的优选实施例作进一步说明，构建基于多尺度和上下文编码的网络，即Multiscale and Context Learning Network，简称MCL-Net，通过提高模型的多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，该网络的输入为低光照图像，输出为其对应的增强图像；为了提取多尺度特征，通过四个多尺度特征提取模块和三个双线性插值操作，融合跳跃连联、上下文编码和最大池化，构建了多尺度特征学习子网络；为了获取全局视野以引导局部的照度增强，构建由转换器实现的上下文编码子网络；为了生成增强结果，构建由三组“上采样+特征拼接+多尺度特征学习子网络”和一个1×1卷积堆叠而成的上采样子网络。即三组“UP(upsamling)+concat+MF”和一个Conv1*1堆叠而成的上采样子网络。
本发明包括以下步骤：
步骤1，数据收集与处理，训练数据集2万对合成数据集，原始数据从VOC、COCO数据集中选择、测试数据LOL、NASA和LIME作为测试数据集。
步骤2，构建MCL-Net网络，基于多尺度和上下文学习的网络模型，采用提取多尺度特征和上下文编码信息，增强网络对多尺度信息的表示能力，通过残差注意力机制(通道注意力和空间注意力)，有效地学习照度分布信息，增强图像的细节信息和光照度。
多尺度学习模块利用不同步长的最大池化操作获得多尺度特征，然后特征送入空间注意力和3×3卷积以过滤噪声信息；多尺度特征融合时引入通道注意力加权不同的尺度特征，而非简单的同等对待各个尺度的信息，使得网络学习到更有价值的多尺度信息。该模块可以表示为：
Fi＝MSi(x)
MF＝Fu(F1,F2)
其中，MS(·)表示最大池化、空间注意力、3×3卷积和上采样等操作，Fu(·)为多尺度特征融合操作，包括以基于通道的特征拼接、1×1卷积、通道注意力和逐像素相加等操作；此外，该模块还引入了1×1卷积和自校准卷积。1×1卷积用来缩放输入、输出特征的通道，从而减少计算量；自校准卷积用于捕获包含局部长距离依赖关系；
步骤3，为了使MCL-Net获取全局视野以引导局部的照度增强，设计由Transformer实现的上下文编码子网络；
Transformer用于捕获长距离依赖关系，主要由1个图像块嵌入、2个编辑器和1个上采样操作组成；输入特征首先经过图像块嵌入序列化处理，然后与位置嵌入融合后送入第一个编码器，第二个编辑器的输入由第一个编辑器输出和位置嵌入组成，最后将序列化的向量经Reshape操作转成二维特征图，并送入上采样操作得到最终的输出。
s3.1，Patch Embedding：用于将输入特征切分成若干个p*p的块(patches)，并转换成序列化的向量。如图3，首先将输入特征(C×H×W)送入卷积核和步长均为p的卷积操作Hconv得到的特征，然后经过变形(reshape)HResh和归一化操作HNorm获得序列化的向量可表示为：
s3.2，Encoder：Encoder是Transformer的核心模块，用于像素间的捕获长距离依赖关系，每个编辑器Encoder由两个Transformer Encoder组成。Transformer Encoder的输入首先经过归一化处理，然后分别做线性变换(w1,w2,w3)得到关键向量Key、查询向量Query和值向量Value，并将其送入HMHSA，将输入与HMHSA的输出逐像素相加后送入前馈网络中HNorm与HMLP，再将输入与前馈网络HFF的输出相加得到Transformer Encoder最终的输出。Transformer Encoder可表示为：
其中，x,xpe为输入特征和位置编码信息，H,W为特征图的高、宽，i,j为特征图的元素下标，⊕为逐像素相加；
步骤4，上下文编码子网络的输出和多尺度子网络的输出作为上采样子网络的输入；最后采用1×1卷积将通道数映射到输出通道，得到增强图像。
为了评估低照度图像增强的图像质量，从图像重构全局信息、细节信息和生成内容方面考虑图像的损失，本发明定义了以重构损失、感知损失函数和内容生成的多项式损失函数，以弥补生成图像质量评判标准不足、引导网络生成高质量图像，Lrec为重构损失，Lper为感知损失，其中wrec＝1,wper＝0.006。
LACE-VAE＝wrecLrec+wperLper
重构损失用于确保MCL-Net生成结构内容完整的低照度增强图像，具体采用MSE计算MCL-Net输出与正常照度图像间的误差；如下面公式，Igt为正常照度图像，MCL-Net(·)为MCL-Net网络；
MSE在平滑图像中的噪声，同时也将细节纹理特征平滑，导致图片模糊，且容易产生伪影。为此，引入感知损失来引导网络保留更多的纹理信息，提高增强图像的质量，如下面公式：
其中，wij,hij,cij为MCL-Net网络中各个特征图的尺寸，表示MCL-Net中第j个卷积组的第i个卷积模块，μx,μy为像素均值，为方差，σxy为协方差，C1,C2为常数。

Claims (2)

1.一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法，其特征在于：
构建基于多尺度和上下文编码的网络，即Multiscale and Context LearningNetwork，简称MCL-Net，通过提高模型的多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，该网络的输入为低光照图像，输出为其对应的增强图像；为了提取多尺度特征，通过四个多尺度特征提取模块和三个双线性插值操作，融合跳跃连联、上下文编码和最大池化，构建了多尺度特征学习子网络；为了获取全局视野以引导局部的照度增强，构建由转换器实现的上下文编码子网络；为了生成增强结果，构建由三组“上采样+特征拼接+多尺度特征学习子网络”和一个1×1卷积堆叠而成的上采样子网络；
包括以下步骤：
步骤1，构建基于多尺度和上下文编码的网络，网络框架具体由多尺度特征学习子网络、上下文编码子网络和上采样子网络组成；MCL-Net表示为：
Fimg＝Hcon(Hms(Ill))
Ien＝Hup(Fimg)
其中，Hms(·)，Hcon(·)和Hup(·)分别表示多尺度特征学习子网络、上下文编码子网络和上采样子网络模块；Ill和Ien表示低光照图像和照度增强后的图像；Fimg表示多尺度特征学习子网络的输出特征；
步骤2，构建核心多尺度学习模块，结合不同步长的最大池化操作和注意力机制来构建该模块，使其能够增强网络对多尺度信息的表示能力，从而有效地学习照度分布信息；
多尺度学习模块利用不同步长的最大池化操作获得多尺度特征，然后特征送入空间注意力和3×3卷积以过滤噪声信息；多尺度特征融合时引入通道注意力加权不同的尺度特征，而非简单的同等对待各个尺度的信息，使得网络学习到更有价值的多尺度信息；该模块可以表示为：
Fi＝MSi(x)
MF＝Fu(F1，F2)
其中，MS(·)表示最大池化、空间注意力、3×3卷积和上采样操作，Fu(·)为多尺度特征融合操作，包括基于通道的特征拼接、1×1卷积、通道注意力和逐像素相加操作；此外，该模块还引入了1×1卷积和自校准卷积；1×1卷积用来缩放输入、输出特征的通道，从而减少计算量；自校准卷积用于捕获包含局部长距离依赖关系；
步骤3，为了使MCL-Net获取全局视野以引导局部的照度增强，设计由Transformer实现的上下文编码子网络；转换器用于捕获长距离依赖关系，主要由1个图像块嵌入、2个编辑器和1个上采样操作组成；输入特征首先经过图像块嵌入序列化处理，然后与位置嵌入融合后送入第一个编辑器，第二个编辑器的输入由第一个编辑器输出和位置嵌入组成，最后将序列化的向量经变形操作转成二维特征图，并送入上采样操作得到最终的输出；s3.1，PatchEmbedding：用于将输入特征切分成若干个p*p的块，并转换成序列化的向量；首先将输入特征C×H×W送入卷积核和步长均为p的卷积操作Hconv得到的特征，然后经过变形操作HResh和归一化操作HNorm获得序列化的向量FFE 可表示为：
s3.2，编辑器Encoder：编辑器Encoder是转换器的核心模块，用于像素间的捕获长距离依赖关系，每个编辑器Encoder由两个转换器编辑器Transformer Encoder组成；转换器编辑器Transformer Encoder的输入首先经过归一化处理，然后分别做线性变换w1,w2,w3得到关键向量Key、查询向量Query和值向量Value，并将其送入HMHSA，将输入与HMHSA的输出逐像素相加后送入前馈网络中HNorm与HMLP，再将输入与前馈网络HFF的输出相加得到转换器编辑器Transformer Encoder最终的输出；转换器编辑器Transformer Encoder可表示为：
其中，x,xpe为输入特征和位置编码信息，H,W为特征图的高、宽，i,j为特征图的元素下标，为逐像素相加；
步骤4，上下文编码子网络的输出和多尺度子网络的中间输出作为上采样子网络的输入；最后采用1×1卷积将通道数映射到输出通道，得到增强图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法，其特征在于：
为了评估低照度图像增强的图像质量，从图像重构全局信息、细节信息和生成内容方面考虑图像的损失，定义了以重构损失、感知损失函数和内容生成的多项式损失函数，以弥补生成图像质量评判标准不足、引导网络生成高质量图像，Lrec为重构损失，Lper为感知损失，其中wrec＝1,wper＝0.006；
LACE-VAE＝wrecLrec+wperLper
重构损失用于确保MCL-Net生成结构内容完整的低照度增强图像，具体采用MSE计算MCL-Net输出与正常照度图像间的误差；如下面公式，Igt为正常照度图像，MCL-Net(·)为MCL-Net网络；
MSE在平滑图像中的噪声，同时也将细节纹理特征平滑，导致图片模糊，且容易产生伪影；为此，引入感知损失来引导网络保留更多的纹理信息，提高增强图像的质量，如下面公式：
其中，wij,hij,cij为MCL-Net网络中各个特征图的尺寸，表示MCL-Net中第j个卷积组的第i个卷积模块。
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