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申请/专利权人：杭州涿溪脑与智能研究所
摘要：本说明书实施例提供了一种基于Retinex分解的自监督低光照图像增强方法及装置，其中方法包括：获取训练样本，使用邻域采样器对训练样本进行低光照图像采样；使用反射分量估计网络和光照分量估计网络对子图像进行反射分量估计和光照分量估计，并对光照和反射分量估计结果进行评估；使用反射分量估计网络对另一子图像进行反射分量估计；使用反射分量估计网络对原始的低光照图像进行反射分量估计，使用邻域采样器对训练样本的反射分量进行采样，得到对应的反射分量估计结果；基于反射分量估计结果计算一致性损失函数，对反射分量估计网络进行训练，得到训练好的网络；将测试样本输入训练好的反射分量估计网络，获取测试样本的反射分量估计。
主权项：1.一种基于Retinex分解的自监督低光照图像增强方法，其特征在于，包括：对反射分量估计网络进行随机初始化并获取训练样本，使用邻域采样器对所述训练样本进行低光照图像采样，生成两幅第一子图像；使用反射分量估计网络和光照分量估计网络对一副第一子图像进行反射分量估计和光照分量估计，基于Retinex理论的无监督损失函数对光照分量估计结果和第一反射分量估计结果进行评估；使用反射分量估计网络对另一幅第一子图像进行反射分量估计，得到第二反射分量估计结果；使用反射分量估计网络对所述训练样本中原始的低光照图像进行反射分量估计，使用所述邻域采样器对所述训练样本的反射分量进行采样，生成两幅第二子图像，得到两幅第二子图像对应的第三反射分量估计结果和第四反射分量估计结果；基于所述第一反射分量估计结果、所述第二反射分量估计结果、所述第三反射分量估计结果以及所述第四反射分量估计结果，计算一致性损失函数，对所述反射分量估计网络进行训练，得到训练好的反射分量估计网络；将测试样本输入训练好的反射分量估计网络，获取测试样本的反射分量估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州涿溪脑与智能研究所 基于Retinex分解的自监督低光照图像增强方法及装置
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