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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110304197.8 | 专利名称: | 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 |
申请日: | 2021-03-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/00搜分类 网络 音视频 网络传输 图像增强 低 港口 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |