Düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme problemi bilgisayarlı görü alanında yaygın olarak çalışılmış olsa da hala renk sapmaları konusu tam olarak çözülebilmiş değildir. Bu çalışmada düşük aydınlıklı görüntü iyileştirmede başarılı sonuçlar sergileyen SSIENet mimarisi üzerinde farklı dikkat mekanizmalarının kullanılmasıyla renk sapmalarının önlenmesinin etkileri incelendi. Deneyler için etkili kanal, uzamsal ve kanal sıkma ve uyarma, kanal dikkat, koordinat dikkat, sıkma ve uyarma ve darboğaz dikkat mekanizmaları kullanıldı. Deneylerde dikkat mekanizma kullanılarak düşük aydınlıklı görüntü iyileştirmeyle PSNR ve SSIM değerlerinin önemli şekilde arttığı fark edildi. Özellikle sıkma ve uyarma dikkat mekanizmasının düşük aydınlıklı görüntü iyileştirmede kullanıldığında PSNR değeri 19.1574’ten 20.5135’e, SSIM değeri ise 0.7108’den 0.7657’e yükseldiği bulundu.

Although the problem of low-light image enhancement has been extensively studied in the field of computer vision, the issue of chromatic aberrations has still not been completely solved. In this study, the effects of preventing chromatic aberration by using different attention mechanisms on the SSIENet architecture, which exhibits successful results in low-light image enhancement, were investigated. Effective channel, spatial and channel squeeze and excitation, channel attention, coordinate attention, squeeze and excitation and bottleneck attention mechanisms were used for the experiments. In experiments, it was noticed that PSNR and SSIM values increased significantly with low-light image enhancement using the attention mechanism. It was found that the PSNR value increased from 19.1574 to 20.5135, and the SSIM value increased from 0.7108 to 0.7657, especially when the squeeze and excitation attention mechanism was used for low-light image enhancement.