Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, Volume. 39, Issue 7, 929(2024)
Correction of vignetting images based on Retinex-Net network model
Figures & Tables(11)
Fig. 7. Comparison of different correction algorithms for processing vignetting images
Table 1. Decomposition network
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层次结构 激活函数 卷积核大小 步长 作用 输入层 输入渐晕图像和对照图像 隐藏层 卷积 3×3 2 特征提取 卷积+ReLu激活 3×3 2 利用两个约束条件：反射不变约束、 光照平滑约束得到I和R 卷积+ReLu激活 3×3 2 输出层 卷积 3×3 2 从提取的多通道特征中投影出R和I sigmoid 约束变量，保证阈值为正
Table 2. Calibration network
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增强子网络 层次结构 激活函数 卷积核大小 步长 作用 输入层 输入渐晕图像的光照分量图像/反射分量图像 隐藏层 卷积+ReLu激活 3×3 2 下采样：提高感受野，明确大尺度的光照分量情况 卷积+ReLu激活 3×3 2 与上采样快镜像连接，重建局部光照分布情况 插值+卷积+ReLu 3×3 2 镜像上采样块：重建局部光照分布， 强制网络学习残差 插值+卷积+ReLu 3×3 2 卷积 1×1 2 将多尺度拼接后的特征通道简化为c通道 输出层 卷积 3×3 2 重建光照图 去噪子网络 层次结构 激活函数 卷积核大小 步长 作用 输入层 输入渐晕图像的反射分量图像 隐藏层 卷积+ReLu激活 3×3 1 浅层特征提取 RDB 具有连续记忆机制，通过局部密集 连接利用所有层提取到的特征 卷积+批规范化+ReLu 3×3 1 深层特征提取，生成非线性特征映射， 提升网络精度，加快网络收敛速度 卷积+批规范化+ReLu 卷积+批规范化+ReLu 卷积+批规范化+ReLu 3×3 3×3 3×3 1 1 1 输出层 卷积+批规范化+ReLu 3×3 1 利用残差学习策略训练，输出去噪后的反射图 卷积 3×3 1
Table 3. Comparative experiment on ablation performance of improved Retinex-Net network model
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网络模型 SSIM PSNR RMSE Retinex-Net 0.533 16.340 0.636 Retinex-Net+dilated Conv 0.546 16.960 0.533 Retinex-Net+RRDB 0.799 17.022 0.624 Retinex-Net+dilated Conv+RRDB 0.826 17.067 0.541
Table 4. Evaluation indicators of corrected images obtained by different correction methods
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方法 SSIM PSNR RMSE 文献［ 17 ］0.543 14.762 0.599 文献［ 18 ］0.486 16.439 0.620 文献［ 19 ］0.627 16.960 0.715 本文方法 0.826 17.067 0.541
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Dandan HUANG, Fei WANG, Zhi LIU, Han GAO, Huiji WANG. Correction of vignetting images based on Retinex-Net network model[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2024, 39(7): 929
Paper Information
Category: Research Articles
Received: May. 25, 2023
Accepted: --
Published Online: Jul. 23, 2024
The Author Email: Zhi LIU (liuzhi@cust.edu.cn)
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