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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本申请提供一种基于双通道网络的低照度图像增强方法及相关设备；方法包括：将正常光图像和低照度图像分别进行分解，得到正常光反射图和低照度光照图；对正常光反射图进行亮通道变换得到亮通道图，通过小波变换后融合并提取特征，得到第一融合图像特征，利用混合注意力机制对第一融合图像特征去噪得到去噪图像，利用低照度光照图确定出对应的暗通道图，通过小波变换后融合，得到第二小波融合图像并提取特征，得到第二融合图像特征，利用混合注意力机制对第二融合图像特征进行光照度增强得到增强特征，利用增强图像特征确定增强图像，利用去噪图像和增强图像生成目标图像，并利用混合损失函数完成优化模型的训练。
主权项：1.一种基于双通道网络的低照度图像增强方法，其特征在于，包括：将预设的正常光图像和低照度图像输入至待训练的优化模型，对所述正常光图像和所述低照度图像分别进行分解，得到对应所述正常光图像的正常光反射图和对应所述低照度图像的低照度光照图；对所述正常光反射图进行亮通道变换，得到亮通道图，对所述正常光反射图和所述亮通道图进行小波变换后融合，得到第一小波融合图像并提取特征，得到第一融合图像特征，利用混合注意力机制对所述第一融合图像特征进行去噪得到去噪图像，所述混合注意力机制中依次设置通道注意力机制、空间注意力机制和像素注意力机制；利用所述低照度光照图确定出对应的暗通道图，对所述低照度光照图和所述暗通道图进行小波变换后融合，得到第二小波融合图像并提取特征，得到第二融合图像特征，利用所述混合注意力机制对所述第二融合图像特征进行光照度增强得到增强特征，利用所述增强特征和所述暗通道图确定出折射率，将所述增强特征和所述折射率进行相除后，将相除的结果进行卷积操作后与所述增强特征相加得到增强图像；利用所述去噪图像和所述增强图像生成目标图像，使用混合损失函数约束所述优化模型的训练，响应于完成所述优化模型的训练，将待优化的图像输入至完成训练的优化模型，并输出优化后的目标图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 基于双通道网络的低照度图像增强方法及相关设备
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