申请/专利权人：西南石油大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745580A

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70;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：本发明公开了一种基于RetinexNet的边缘保留低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域，包括以下步骤：首先将成对的低照度图像和正常光图像输入分解网络，分别得到它们的光照分量和反射分量；然后将低照度图像的光照分量和输入到增强网络，得到增强后的光照分量；其次，将反射分量输入到降噪网络和边缘信息提取网络，得到降噪后的反射分量和提取的反射分量的边缘信息，两者再通过逐像素取最大值操作得到优化后的反射分量；最后将增强后的光照分量和优化后的反射分量通过逐元素点乘的方式得到增强图像。本发明可以很好的应对现有的低照度图像增强网络对反射分量平滑去噪后边缘信息损失的问题，极大程度实现了得到增强图像的同时抑制了噪声。

主权项：1.一种基于RetinexNet的边缘保留低照度图像增强方法，其特征在于，主要包括以下步骤：步骤1：将成对的低照度图像和正常光图像同步输入到分解网络中进行处理，得到低照度图像的光照分量Ilow1和反射分量Rlow1，以及正常光图像的光照分量Inormal和反射分量Rnormal；步骤2：将经步骤1得到的光照分量Ilow1和反射分量Rlow1输入到增强网络中，对低照度图像的光照进行增强，得到增强后的光照Ilow2；步骤3：将经步骤1得到的低照度图像的反射分量Rlow1输入到降噪网络中，对反射分量进行降噪，得到降噪后的反射分量Rlow2；步骤4：将经步骤1得到的低照度图像的反射分量Rlow1输入边缘信息提取模块，得到反射分量Rlow1的边缘信息E，并将边缘信息E与降噪后的反射分量Rlow2进行融合，得到优化后的反射分量Rlow3；步骤5：将低照度图像增强后的光照分量Ilow2和优化后的反射分量Rlow3用逐元素点乘的方式进行融合，获得最终的增强图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南石油大学 一种基于RetinexNet的边缘保留低照度图像增强方法

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