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发明专利
已授权
一种基于深度卷积神经网络的无参考低照度图像增强方法
📄 申请号:CN202110304197.8
📄 发布日:2026/08/10
著录项目信息
申请日
2021-03-22
公开号
CN112927164B
公开日
2023-04-07
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06T5_00
IPC 分类号
G06T5_00
,
G06N3_0464
,
G06N3_084
,
技术画像
所属领域
卷积神经网络
图像处理
计算机视觉
深度学习
图像增强
神经网络
卷积神经网络
应用场景
夜间监控;手机摄影;自动驾驶;医学影像增强
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摘要
本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的无参考低照度图像增强方法,属于图像处理领域。首先,使用深度卷积神经网络构建包含两个分支的特征提取模块,并从输入的低照度图像中提取照射分量和反射分量。之后,对反射分量进行去噪,将其融入到优化网络中得到优化后的反射分量。然后,将照射分量输入到优化网络中得到优化后的照射分量。最后,将优化后的照射分量和反射分量相乘得到最终的增强结果。本发明充分利用了从输入图像中提取的反射分量,有效降低了图像中噪声的干扰并提升了细节表现能力。
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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