本发明公开了一种低照度视频增强方法及系统,属于图像处理技术领域,方法包括:获取不同类别的初始视频,提取正常光视频帧序列,并通过正常光视频序列生成低照度视频序列;将两个序列作为一组对比视频帧序列,构造包含多组对比视频帧序列的低照度视频数据集,并将低照度视频数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集;结合自注意力机制和卷积原理,构造低照度视频增强网络模型;采用孪生网络结构,对低照度视频增强网络模型进行训练,训练时损失函数采用一致性损失、重构损失、SSIM损失和颜色损失;将测试集中的低照度视频帧序列输入至训练后得到的低照度视频增强网络模型,得到增强视频帧序列。
📄 2023106061046
📂 G06T5_50
👤 浙江理工大学
📅 2023-05-26