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一种基于零次学习的低照度图像增强方法

Name: 一种基于零次学习的低照度图像增强方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2023100546787
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310054678.7 📄 发布日：2025/10/13

著录项目信息

申请日

2023-02-03

公开号

CN115953321A

公开日

2023-04-11

申请人

重庆邮电大学

法律状态

授权未缴费

专利类型

发明

主分类号

G06T5_00

IPC 分类号

G06T5_00 , G06V10_40 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_774 , G06V10_762 ,

技术画像

所属领域

图像增强图像增强计算机视觉人工智能算法

应用场景

智能安防, 夜间监控, 自动驾驶, 移动摄影, 遥感图像处理

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摘要

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于零次学习的低照度图像增强方法，该方法包括：构建三分类聚类模型；获取待增强的低照度图像，使用聚类模型得到低照度图像类别；将低照度图像输入到增强曲线网络中，得到3张3通道增强曲线参数图；根据低照度图像类别选择3通道的增强曲线参数图；根据增强曲线参数图采用光照增强曲线公式对低照度图像进行增强，得到初始增强图；采用空间一致性损失约束、色彩恒常性损失约束、曝光控制损失约束、光照平滑度损失约束以及高斯降噪损失约束对初始增强图进行约束；采用光照增强曲线公式对初始增强图像增强8次，得到增强后的图像；本发明具有良好的降噪能力、较小的运算成本以及优秀的图像分类增强能力。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115953321A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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