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申请/专利权人：四川新视创伟超高清科技有限公司

摘要：本发明公开一种对比度增强与降噪相结合的4K暗光图像增强方法：构建并训练图像增强模型；图像增强模型包括暗光处理模块、条件编码器、可逆网络和第二ACE增强子模块；所述暗光处理模块用于根据输入的暗光图像生成对比度增强图像、色彩图和噪声图像；所述条件编码器用于根据暗光图像、对比度增强图像、色彩图和噪声图生成色彩恢复图像；所述可逆网络用于根据色彩图和色彩恢复图像拟合生成光照图像；所述第二ACE增强子模块对光照图像进行增强处理，得到最终的增强图像；本发明达到的有益效果是：在条件编码器里添加去噪网络，以有效减轻噪声对图像恢复的影响，使其拥有更好的局部纹理的恢复能力，保留细节，并具备较好的抗噪声性能。

主权项：1.一种对比度增强与降噪相结合的4K暗光图像增强方法，其特征在于：包括：构建并训练图像增强模型；将待增强的暗光图像输入到图像增强模型中，得到增强后的图像；其中，图像增强模型包括暗光处理模块、条件编码器、可逆网络和第二ACE增强子模块；所述暗光处理模块用于根据输入的暗光图像生成对比度增强图像、色彩图和噪声图像；所述条件编码器用于根据暗光图像、对比度增强图像、色彩图和噪声图生成色彩恢复图像；所述可逆网络用于根据色彩图和色彩恢复图像拟合生成光照图像，可逆网络用于根据色彩图和色彩恢复图像拟合生成光照图像；进一步地，可逆网络的损失函数为最小化对数似然，通过最小化对数似然作为损失函数来评估图像增强模型的性能，通过评估性能构建亮度指标，图像增强模型可以学习到正常光照条件下图像的亮度分布，并生成恢复后的正常光照图像；所述第二ACE增强子模块对光照图像进行增强处理，得到最终的增强图像；所述暗光处理模块包括：第一ACE增强子模块，用于对暗光图像进行ACE自适应对比度增强，得到对比度增强图像；色彩图子模块，用于对暗光图像进行色度计算和亮度归一化，生成光照不变的色彩图；噪声子模块，用于根据色彩图子模块得到的色彩图生成噪声图；所述条件编码器包括：特征提取卷积层，用于对暗光图像、对比度增强图像、色彩图和噪声图进行特征提取，得到特征图像；去噪网络，用于对特征图像进行去噪处理，得到去噪图像；最大池化卷积层，用于提取去噪图像的边缘信息，并将边缘信息返回到去噪网络，同时对去噪网络进行降维处理；线性层，用于对去噪图像进行颜色恢复，得到色彩恢复图像。

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