الانتباه الموجي النصفي على M-Net+ لتحسين الصور ذات الإضاءة المنخفضة

تحسين الصور في الإضاءة المنخفضة هو مهمة في مجال رؤية الحاسوب تهدف إلى تحسين صور الإضاءة الضعيفة لجعلها ذات سطوع مناسب. ويمكن اعتبارها مشكلة غير محددة بشكل جيد في مجال استعادة الصور. وبفضل نجاح الشبكات العصبية العميقة، تفوّقت الشبكات العصبية التلافيفية على الطرق القائمة على الخوارزميات التقليدية، وصارت هي السائدة في مجال رؤية الحاسوب. ولتحسين أداء خوارزميات التحسين، نقترح شبكة تحسين صور (HWMNet) تعتمد على نموذج هرمي محسّن يُسمى M-Net+. وبشكل خاص، نستخدم كتلة انتباه موجة نصفية في M-Net+ لغناة السمات من مجال الموجات (Wavelet domain). علاوةً على ذلك، تُظهر HWMNet أداءً تنافسيًا على مجموعتي بيانات تحسين الصور من حيث المقاييس الكمية وجودة الصورة البصرية. يمكن الوصول إلى كود المصدر والنماذج المدربة مسبقًا من خلال الرابط التالي: https://github.com/FanChiMao/HWMNet.