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申请/专利权人：联通沃音乐文化有限公司
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的暗光增强方法，涉及图像处理领域。该方法包括以下步骤：对低光照图像进行归一化和数据增强处理，生成多样化的训练样本；构建卷积神经网络模型，包含多层卷积层、池化层、激活函数层和输出层；使用Adam优化算法对神经网络进行训练，采用均方误差作为损失函数；将待增强的低光照图像输入训练好的神经网络模型，通过前向传播生成增强后的图像；对增强后的图像进行噪声抑制和细节处理。该方法能显著提高图像的亮度和清晰度，保留细节，减少噪声，优化色彩和对比度。
主权项：1.一种基于神经网络的暗光增强方法，其特征在于，包括以下步骤：数据预处理，包括对低光照图像进行归一化处理，并利用数据增强技术生成多样化的训练样本；构建神经网络模型，包括输入层、多个卷积层、池化层、激活函数层和输出层；训练神经网络模型，使用预处理后的图像数据集，采用Adam优化算法，并使用均方误差作为损失函数，通过反向传播算法优化网络参数；图像增强，将待增强的低光照图像输入训练好的神经网络模型，通过前向传播生成增强后的图像；后处理，对增强后的图像进行噪声抑制和细节处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 联通沃音乐文化有限公司 一种基于神经网络的暗光增强方法
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