0. 前言

在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素，因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题，提出了多分支微光增强网络 (multi-branch low-light enhancement network, MBLLEN)，其关键思想是提取不同尺度的丰富特征，以便可以通过多个子网应用图像增强。最后，通过多分支融合生成输出图像，采用这种方式图像质量得到了极大的提高。

1. MBLLEN 网络架构

MBLLEN 深度神经网络的架构图如下所示：

MBLLEN 由以下三种模块组成：

• 特征提取模块 (feature extraction module, FEM)
• 增强模块 (enhancement module, EM)
• 融合模块 (fusion module, FM)

网络的关键是学习以下内容：

• 通过 FEM 提取不同尺度的丰富特征
• 通过 EM 分别增强多尺度特征
• 通过 FM 多分支融合获得最终输出

2. 增强微光图像

(1) 下载预训练的模型(也可以通过 gitcode 下载)，导入库、模块和函数：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from skimage.io import imread
import matplotlib.pylab as plt
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Conv2DTranspose, Concatenate
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
from tensorflow.keras.models import Model

(2) 定义函数 build_mbllen()，该函数定义模型、创建模型实例并返回模型。增强模块使用四个堆叠的 Conv2D 层，然后使用三个 tensorflow.keras.layers 模块中的 Conv2DTranspose 层，输入图像的颜色通道需要作为输入张量的最后一个维度：

def build_mbllen(input_shape):
    def EM(input, kernal_size, channel):
        conv_1 = Conv2D(channel, (3, 3), activation='relu', padding='same', data_format='channels_last')(input)
        conv_2 = Conv2D(channel, (kernal_size, kernal_size), activation='relu', padding='valid', data_format='channels_last')(conv_1)
        conv_3 = Conv2D(channel*2, (kernal_size, kernal_size), activation='relu', padding='valid', data_format='channels_last')(conv_2)
        conv_4 = Conv2D(channel*4, (kernal_size, kernal_size), activation='relu', padding='valid', data_format='channels_last')(conv_3)
        conv_5 = Conv2DTranspose(channel*2, (kernal_size, kernal_size), activation='relu', padding='valid', data_format='channels_last')(conv_4)
        conv_6 = Conv2DTranspose(channel, (kernal_size, kernal_size), activation='relu', padding='valid', data_format='channels_last')(conv_5)
        res = Conv2DTranspose(3, (kernal_size, kernal_size), activation='relu', padding='valid', data_format='channels_last')(conv_6)
        return res

    inputs = Input(shape=input_shape)
    FEM = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', data_format='channels_last')(inputs)
    EM_com = EM(FEM, 5, 8)

    for j in range(3):
        for i in range(0, 3):
            FEM = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', data_format='channels_last')(FEM)
            EM1 = EM(FEM, 5, 8)
            EM_com = Concatenate(axis=3)([EM_com, EM1])

    outputs = Conv2D(3, (1, 1), activation='relu', padding='same', data_format='channels_last')(EM_com)
    return Model(inputs, outputs)

(3) 通过调用函数 build_mbllen() 获取模型实例，从下载的预训练模型文件中加载预训练权重(参数值)：

mbllen = build_mbllen((None, None, 3))
mbllen.load_weights('LOL_img_lowlight.h5') 

(4) 使用 scikit-image.io 模块的 imread() 函数读取输入微光图像。需要注意的是，输入图像的像素值在 [0, 255] 范围内，而模型期望其输入在范围 [0, 1] 内，因此我们需要缩放图像；另外，我们需要使用 np.newaxis 扩展输入维度，因为模型期望输入尺寸为 1 x h x w x c，其中 h、w、c 分别表示图像的高度、宽度和颜色通道；调用模型的 predict() 方法，使用输入图像执行前向传播，获得增强的输出图像：

img = imread('Lighthouse_under.png')
print(img.max())
out_pred = mbllen.predict(img[np.newaxis, :] / 255)
out = out_pred[0, :, :, :3]

(5) 最后，使用 matplotlib.pyplot 绘制微光输入图像和增强后的输出图像：

def plot_image(image, title=None, sz=10):
    plt.imshow(image)
    plt.title(title, size=sz)
    plt.axis('off')

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.subplot(121), plot_image(img, 'low-light input')
plt.subplot(122), plot_image(np.clip(out, 0, 1), 'enhanced output')
plt.tight_layout()
plt.show()

小结

由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的各种因素，微光图像增强问题是一项具有挑战性的任务。本节中，我们介绍了一种基于深度卷积神经网络的微光图像增强模型，多分支微光增强网络 (multi-branch low-light enhancement network, MBLLEN)。MBLLEN 的关键思想是提取不同尺度图像的丰富特征，以便我们可以通过多个子网应用图像增强，并最终通过多分支融合生成输出图像，从不同尺度的多个方面上改善图像质量。

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