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申请/专利权人：泰康保险集团股份有限公司
摘要：本申请公开了一种图像曝光矫正方法、装置、电子设备及存储介质，解决了现有的采用基于传统机器学习模型进行图像曝光矫正的方法无法同时对曝光过度与曝光不足的图像进行矫正，并且矫正的准确度不高的问题，所述图像曝光矫正方法，包括：获取待矫正图像的低频特征和高频特征；将所述低频特征和所述高频特征输入图像曝光矫正模型，获得矫正图像，所述图像曝光矫正模型是根据样本训练集合中提取的每一样本图像的低频特征和高频特征按照构建的待训练神经网络模型进行训练获得的，所述样本训练集合中包括曝光过度的样本图像和曝光不足的样本图像。
主权项：1.一种图像曝光矫正方法，其特征在于，包括：获取待矫正图像的低频特征和高频特征，具体包括：获取所述待矫正图像对应的拉普拉斯金字塔图像集合，其中，所述拉普拉斯金字塔图像集合包括所述待矫正图像对应的N层拉普拉斯金字塔图像，第一层拉普拉斯金字塔图像为所述待矫正图像对应的低频拉普拉斯金字塔图像，第2～N层拉普拉斯金字塔图像为所述待矫正图像对应的高频拉普拉斯金字塔图像；将所述低频拉普拉斯金字塔图像确定为所述待矫正图像的低频特征，将所述高频拉普拉斯金字塔图像确定为所述待矫正图像的高频特征；将所述低频特征和所述高频特征输入图像曝光矫正模型，获得矫正图像，所述图像曝光矫正模型是根据样本训练集合中提取的每一样本图像的低频特征和高频特征按照构建的待训练神经网络模型进行训练获得的，所述样本训练集合中包括曝光过度的样本图像和曝光不足的样本图像；所述图像曝光矫正模型包括N层U-net子网络；将所述低频特征和所述高频特征输入图像曝光矫正模型，获得矫正图像，具体包括：将所述第一层拉普拉斯金字塔图像输入到所述图像曝光矫正模型的第一层U-net子网络中，获得所述第一层拉普拉斯金字塔图像对应的重建图像；依次将每一层U-net子网络输出的重建图像和下一层拉普拉斯金字塔图像作为下一层U-net子网络的输入，获得所述待矫正图像对应的重建图像，确定所述待矫正图像对应的重建图像为所述矫正图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泰康保险集团股份有限公司 一种图像曝光矫正方法、装置、电子设备及存储介质
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