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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提供了基于多尺度的轻量级低光图像增强方法。它解决了现有方法无法完整保留图像细节、清晰度差、色彩失真与泛化能力弱等问题。本发明利用图像的多尺度表示，使用深度神经网络提取低光图像的多尺度光照信息，有效发掘并保留图像的细节特征。采用渐进式融合策略对多尺度光照信息进行融合与调整，恢复得到可准确表示外界光照分布的精细光照图像。最终根据视觉理论消除外界光照的不良影响，实现图像增强。本发明充分利用了图像在不同尺度下的互补特征信息，增强图像视觉效果好，且网络简洁，处理速度快，具有实用价值。
主权项：1.一种基于多尺度的轻量级低光图像增强方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤一、对低光图像进行多尺度变换，获得不同尺度的低光图像；步骤二、利用网络提取不同尺度的低光图像的初始光照；步骤三、对不同尺度的初始光照进行跨尺度融合，获得融合光照；步骤四、对多尺度融合光照进行上采样、连接与调整操作，获得精细光照；具体为：首先将步骤二得到的初始光照与步骤三得到的融合光照分别在各自尺度下进行连接；然后利用卷积层进一步整合光照信息，学习多尺度光照的各通道间的关联性与依赖性，输出新的光照；然后自顶向下，对相邻尺度的光照进行连接操作，先将低尺度光照上采样至与高尺度光照相同尺寸再进行连接，得到较高尺度的新光照；对所有相邻尺度光照迭代进行上述操作，直至获得尺寸与原始图像相同的多通道光照；最后利用卷积操作进行通道调整，得到精细光照，能够准确反映外界光照对原始图像的影响；步骤五、根据Retinex视觉理论，由精细光照计算得到增强图像；具体为：步骤五一、低光图像S是原始图像R与光照图像L的乘积；将低光图像S与光照图像L进行对数变换：logSx,y＝logRx,y+logLx,y4步骤五二、在对数域将二者做差：rx,y＝logRx,y＝logSx,y-logLx,y5rx,y＝sx,y-lx,y6步骤五三、将计算结果进行指数变换，回到原数域，得到增强图像：Rx,y＝erx,y7。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 基于多尺度的轻量级低光图像增强方法
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