DNE-ACENet:一种夜间低温红外图像增强网络

红外与激光工程页数： 13 2026-01-25

摘要：夜间红外成像技术在智能驾驶等领域具有重要应用，但低温环境热辐射弱，易导致红外图像整体亮度低、细节退化严重，影响系统对路况的精准感知。为此文中提出一种基于深度网络估计的自适应曲线增强网络DNE-ACENet。该网络通过设计的非线性三次亮度增强曲线进行迭代优化，在渐进增强中逐步提升暗区亮度和细节，并防止高亮局部过曝。曲线簇的参数根据原始图像的关键特征与曲线参数之间的映射关系生成，其... （共13页）

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