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摘要：本发明公开了一种轻量化高分辨率暗光图像增强方法、系统、设备及介质，对由高分辨率暗光图像下采样得到的低分辨率暗光图像的各个像素点数据依次进行点线转换、波形图重构、时空域变换优化处理、边缘纹理特征提取和图像重构，得到低分辨率增强图像；对低分辨率暗光图像和低分辨率增强图像进行均值滤波处理和局部线性处理，得到各个像素点的第一线性系数和第一偏置项；对由第一线性系数和第一偏置项图像化处理得到的低分辨率参数特征图进行上采样，得到高分辨率参数特征图；根据高分辨率参数特征图对高分辨率暗光图像进行全局线性处理，得到高分辨率增强图像。本发明提供的方法能够对整幅图像进行暗光增强处理，不存在亮度割裂，可视化效果更好。
主权项：1.一种轻量化高分辨率暗光图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：对待增强的高分辨率暗光图像进行下采样，得到低分辨率暗光图像；将所述低分辨率暗光图像的各个像素点数据进行点线转换，并根据点线转换后的数据进行波形图重构；对重构后的波形图进行时空域变换优化处理，得到优化后的波形数据；对由所述波形数据中提取到的边缘纹理特征进行图像重构，得到低分辨率增强图像；对所述低分辨率暗光图像和所述低分辨率增强图像进行均值滤波处理，得到所述低分辨率暗光图像和所述低分辨率增强图像之间的方差特征图和协方差特征图；对所述方差特征图和所述协方差特征图拼接处理，其中，所述拼接处理的过程被设计为将所述方差特征图和所述协方差特征图在卷积神经网络的卷积层中对应的通道维度上进行合并；对拼接处理结果进行局部线性处理，得到各个像素点的第一线性系数和第一偏置项；对各个像素点的所述第一线性系数和所述第一偏置项进行图像化处理，得到低分辨率参数特征图；对所述低分辨率参数特征图进行上采样，得到高分辨率参数特征图；根据所述高分辨率参数特征图对所述高分辨率暗光图像进行全局线性处理，得到高分辨率增强图像。
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