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摘要：公开了一种图像增强方法、图像增强网络的训练方法及装置，该方法包括确定第一图像样本和感知标签；基于初始亮度曲线预测模型对第一图像样本进行处理，得到多个预测亮度曲线映射图；基于多个预测亮度曲线映射图对第一图像样本进行增强处理，得到预测增强图像；基于初始环境感知模型对预测增强图像进行感知处理，得到感知结果；基于感知结果和感知标签，迭代训练初始亮度曲线预测模型和初始环境感知模型，得到目标图像增强网络。本公开的技术方案将预测增强图像作为环境感知模型的输入，进而利用输出的感知结果和感知标签对亮度曲线预测模型和环境感知模型同时进行优化，如此能够利用感知驱动实现端到端的图像增强，达到感知最优的画质增强效果。
主权项：1.一种图像增强网络的训练方法，包括：确定待增强处理的第一图像样本，以及所述第一图像样本对应的感知标签；基于初始亮度曲线预测模型对所述第一图像样本进行处理，得到所述第一图像样本对应的多个预测亮度曲线映射图；基于所述多个预测亮度曲线映射图对所述第一图像样本进行图像增强处理，得到预测增强图像；基于初始环境感知模型对所述预测增强图像进行感知处理，得到所述预测增强图像对应的感知结果；基于所述感知结果和所述第一图像样本对应的感知标签，迭代训练所述初始亮度曲线预测模型和所述初始环境感知模型，得到目标亮度曲线预测模型；基于所述目标亮度曲线预测模型，得到目标图像增强网络。
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百度查询： 地平线征程(上海)科技有限公司 图像增强方法、图像增强网络的训练方法及装置
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