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申请/专利权人：山东恒辉软件有限公司
摘要：本发明属于计算机数字图像处理技术领域，涉及基于注意力机制的弱光图像增强分析方法，通过构建由分解单元、增强单元和引入多头自注意力机制的重建单元组成的增强网络模型，将训练集输入增强网络模型内对其进行遍历训练，并在遍历训练过程中评估各次遍历训练的各次迭代过程对应批次内的各弱光图像输出的增强图像与其对应正常光图像的损失性能，由ADAM优化器根据各次遍历训练的各次迭代过程对应批次弱光图像的整体损失表现进行增强网络模型参数的实时反向更新，进而根据早停条件符合结果获取增强网络模型的最优配置参数，随即利用验证集确认最优配置参数下增强网络模型的弱光图像增强成果，实现对弱光图像的高效精准增强处理。
主权项：1.基于注意力机制的弱光图像增强分析方法，其特征在于，该方法包括：S1.由分解单元、增强单元和引入多头自注意力机制的重建单元构建增强网络模型，通过增强网络模型对输入的弱光图像进行增强处理；S2.提取WEB云端存储LOL数据集中各弱光图像及其对应正常光图像，按照预定义原则划分训练集和验证集，将训练集输入增强网络模型内以此对模型进行遍历训练，遍历训练轮次上限为预设伦次；S3.根据早停条件符合结果获取增强网络模型的最优配置参数；S4.将验证集输入最优配置参数下的增强网络模型内以此对模型进行图像增强成果验证；S5.若增强网络模型图像增强成果验证合格，则保存增强网络模型的最优配置参数，反之重复S2-S4步骤，直至验证合格。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东恒辉软件有限公司 基于注意力机制的弱光图像增强分析方法
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