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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于直方图学习的高动态图像增强模型的训练方法和图像增强方法，通过预设的平台直方图均衡化阈值裁剪比例确定数据集中的各高动态范围原始图像的目标直方图阈值；根据相应的目标直方图阈值，对各高动态范围原始图像进行平台直方图均衡化处理，得到增强后的高动态范围图像；根据预设的色阶拓展函数，拓展各高动态范围原始图像和各增强后的高动态范围图像的色阶，得到相应的无穷色阶图像；分别提取各无穷色阶图像的一维直方图数据以构造基于一维直方图数据的训练样本；采用数据集对应的多个训练样本，训练初始网络模型以得到训练好的基于直方图学习的高动态图像增强模型，该模型能够自适应增强图像、结构简单、计算复杂度低。
主权项：1.一种基于直方图学习的高动态图像增强模型的训练方法，其特征在于，包括：根据预设的平台直方图均衡化阈值裁剪比例，确定数据集中的任一第一高动态范围原始图像所对应的目标直方图阈值；根据所述第一高动态范围原始图像所对应的目标直方图阈值，对各所述第一高动态范围原始图像进行平台直方图均衡化处理，得到增强后的第一高动态范围图像；根据预设的色阶拓展函数，分别对所述第一高动态范围原始图像和所述增强后的第一高动态范围图像进行色阶拓展处理，得到相应的第一无穷色阶的高动态范围原始图像和第一无穷色阶的增强后的高动态范围图像；分别提取所述第一无穷色阶的高动态范围原始图像和第一无穷色阶的增强后的高动态范围图像的一维直方图数据，并根据提取到的一维直方图数据构造基于一维直方图数据的训练样本；采用所述数据集对应的多个基于一维直方图数据的训练样本，对N层一维卷积架构的初始网络模型进行训练，以得到训练好的基于直方图学习的高动态图像增强模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于直方图学习的高动态图像增强模型的训练方法和图像增强方法
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