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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种面向恶劣环境的图像增大模型，属于图像增强技术领域，提出一种针对自动驾驶场景下的夜晚暗光条件中恶劣环境的图像增强模型，可同时实现暗光增强和雨雪雾去噪的功能，通过抑制辉光和增强低光区域来提高单幅夜间雨雾图像的可见度；提升自动驾驶系统在恶劣环境下的感知能力和行驶安全性。
主权项：1.一种面向恶劣环境的图像增强大模型，其特征在于，包括：步骤1、采集视频数据制作恶劣环境图像数据集；步骤2、将恶劣环境图像数据集制作为图像数据训练集；步骤3、基于所述恶劣环境图像数据集建立亮暗图像对数据集；步骤4、在初始扩散模型中设计非扩散翻译分支，得到扩散模型；基于步骤3所述亮暗图像对数据集对所述扩散模型进行训练，得到更新扩散模型；步骤5、设计梯度自适应卷积结构，将所述梯度自适应卷积结构嵌入步骤4所述更新扩散模型，得到初始图像增强模型；步骤6、将步骤2所述图像数据训练集中的多个图像数据依次输入所述初始图像增强模型进行训练，得到图像增强模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种面向恶劣环境的图像增强大模型
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