申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745576A

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70;G06T5/92;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于半二次分裂优化的低照度图像增强方法；该方法包括：获取低照度图像和正常光照图像；将低照度图像输入到分解网络中进行处理，得到低照度图像的反射图和光照图；将低照度图像的反射图和光照图输入到深度展开网络中进行处理，得到增强后的反射图；将正常照度图像和低照度图像的光照图输入到光照增强网络中进行处理，得到增强后的光照图；将增强后的光照图和增强后的反射图逐像素相乘，得到增强后的低照度图像；本发明解决了亮度增强不足或者过度增强，图像颜色失真等退化问题，提升了网络的性能。

主权项：1.一种基于半二次分裂优化的低照度图像增强方法，其特征在于，包括：获取待增强的低照度图像，并将其输入到训练好的低照度图像增强模型中，得到增强后的图像；低照度图像增强模型的训练过程包括：S1：获取低照度图像和正常光照图像；将低照度图像输入到分解网络中进行处理，得到低照度图像的反射图和光照图；S2：将低照度图像的反射图和光照图输入到深度展开网络中进行处理，得到增强后的反射图；S3：将正常照度图像和低照度图像的光照图输入到光照增强网络中进行处理，得到增强后的光照图；S4：将增强后的光照图和增强后的反射图逐像素相乘，得到增强后的低照度图像；S5：计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的低照度图像增强模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于半二次分裂优化的低照度图像增强方法

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