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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种基于MRBNet的无监督低光图像增强方法和装置，其方法包括：构建数据集，其中仅包括低光图像；利用数据集中低光图片对MRBNet进行训练；预设MRBNet的包括两个阶段图像增强阶段和去噪阶段；其中图像增强阶段包括两个分支：第一个分支由5个卷积层和局部感知模块LAN组成、第二个分支使用编码器‑解码器结构和跳跃连接组成；通过训练后在测试阶段仅使用第一个分支进行低光图片增强；得到增强后的图片通过盲点网络BSN进行去噪。这种方法不再需要成对的低光和正常光图片，仅使用低光图片进行训练，并且能够更好的解决无监督训练方式图像增强不足的问题和增强后图像噪声大影响图片质量的问题。
主权项：1.一种基于MRBNet的无监督低光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建数据集：数据集中仅包含低光图像；S2.将输入的待增强低光图像随机裁剪为128×128像素大小图像；S3.将低光图像输入到预设的MRBNet；预设的MRBNet包括两个阶段：图像增强阶段和去噪阶段；图像增强阶段包括：图像细节增强分支和编码器-解码器增强分支；去噪阶段包括：盲点网络BSN去噪模块；S4.将低光图像输入到图像细节增强分支，通过卷积操作分离出光照分量；依据Retinex理论计算得到反射分量；将反射分量输入到局部细节感知模块中，进一步提取图像细节信息；S5.将低光图像输入到编码器-解码器增强分支分离出光照分量，依据Retinex理论计算得到反射分量；S6.在训练时，图像增强阶段的两个分支同时对同一个输入进行分解得到光照分量，随后计算得到反射分量并互相形成参照；在测试时，仅使用图像细节增强分支得到反射分量；S7.将从图像细节增强分支得到的反射分量作为输入图像输入到盲点网络进行去噪，最终的得到低光图像增强结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于MRBNet的无监督低光图像增强方法和装置
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