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摘要：本发明公开了一种基于微光图像增强的高速公路场景重建方法，包括：采集白天高速公路图像和真实的夜间高速公路图像，将白天高速公路图像合成为夜间高速公路图像；将合成的夜间高速公路图像和真实的夜间高速公路图像共同作为数据集，并划分数据集为训练集和测试集；构建微光图像增强模型，包括光照优化模块和纹理细节增强模块；采用训练集对微光图像增强模型进行训练并利用测试集进行测试；将待重建图像输入测试好的微光图像增强模型，则输出的最终特征即为图像重建结果。该方法有利于增加图像有效信息并分清图像边界，便于图像进行识别、分割、检测等任务。
主权项：1.一种基于微光图像增强的高速公路场景重建方法，其特征在于：所述基于微光图像增强的高速公路场景重建方法包括如下步骤：S1、采集白天高速公路图像和真实的夜间高速公路图像，将白天高速公路图像合成为夜间高速公路图像；S2、将合成的夜间高速公路图像和真实的夜间高速公路图像共同作为数据集，并划分数据集为训练集和测试集；S3、构建微光图像增强模型，所述微光图像增强模型包括光照优化模块和纹理细节增强模块，其中：所述光照优化模块用于对输入图像进行循环迭代，获得光照优化特征图IT，迭代过程中的学习函数FIt公式如下： 其中，ut为第t次迭代的光照度，H·为光照函数，I0为第0次迭代的输入图像，即原始输入图像S，It为第t次迭代的输入图像，It+1为第t+1次迭代的输入图像，θ为光照函数的参数，t∈{0，1，…，T-1}，T为迭代次数；所述纹理细节增强模块用于执行如下操作：对正常光特征图的高度方向和宽度方向分别使用索伯算子提取特征，对应获得高度方向特征图和宽度方向特征图所述正常光特征图即光照优化特征图IT；将高度方向特征图和宽度方向特征图叠加形成第一融合特征图；将第一融合特征图与正常光特征图进行叠加形成第二融合特征图；将第二融合特征图通过第十六卷积层进行卷积操作获得最终特征S4、采用训练集对微光图像增强模型进行训练并利用测试集进行测试；S5、将待重建图像输入测试好的微光图像增强模型，则输出的最终特征即为图像重建结果。
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百度查询： 浙江工业大学 一种基于微光图像增强的高速公路场景重建方法
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