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作者：刘书生;王九杭;童官军;
单位：中国科学院大学;中国科学院上海微系统与信息技术研究所;
摘要：图像和视频是记录真实场景信息的重要媒介，它们包含丰富而详细的视觉内容，可以开发各种智能系统来执行各种任务。特别是对于低照度条件下的视频，提升其清晰度和细节可以更好地表现和还原真实场景。针对在夜间低照度环境条件下对周围环境感知的需求，提出一种基于多路光流信息时间一致性的微光视频增强算法。通过引入预测的光流与真实的光流信息，构建三分支孪生网络对微光视频进行增强；同时针对微光视频存在的低信噪比以及模糊化问题，设计一种基于双尺度注意力机制的微光视频去噪模块（CA-Swin模块），以提升网络的去噪性能。通过在DAVIS数据集上进行对比实验和评估，得出所提网络在增强微光视频方面更高效，鲁棒性显著；且该策略还具有通用性，可以直接扩展到大规模数据集。
关键词：微光视频增强;;光流信息;;时间一致性;;三分支孪生网络;;双尺度注意力机制;;微光视频去噪模块;;视频帧
基金资助：中科院微系统技术重点实验室基金项目（6142804230103）
