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摘要：本发明公开了一种基于多层次特征融合的图像增强方法及装置，涉及图像处理技术领域或其他相关领域，该方法包括：采用深度神经网络提取原始图像的多层次特征，基于多层次特征获取第一增强图像，计算第一增强图像的复杂度及多层次特征的多样性度量值，调整深度神经网络的特征提取策略，提取新的多层次特征，对新的多层次特征进行融合处理，得到第二增强图像，将第二增强图像输入修正神经网络模型，得到第三增强图像，采用注意力机制识别第三增强图像的关键区域，获取第四增强图像，对第四增强图像进行去噪处理和光照归一化处理，得到目标增强图像。本发明解决了相关技术中无法充分保留图像的原始特征，导致增强后的图像质量差的技术问题。
主权项：1.一种基于多层次特征融合的图像增强方法，其特征在于，包括：采用深度神经网络提取原始图像的多层次特征，基于所述多层次特征获取第一增强图像，其中，所述多层次特征包含所述原始图像的深度信息、色彩信息以及纹理信息；计算所述第一增强图像的复杂度以及所述多层次特征的多样性度量值，基于所述复杂度和所述多样性度量值调整所述深度神经网络的特征提取策略，采用调整后的所述深度神经网络提取新的多层次特征；对所述新的多层次特征进行融合处理，得到第二增强图像，其中，所述第二增强图像为噪声图像；将所述第二增强图像输入修正神经网络模型，得到第三增强图像，其中，所述修正神经网络模型包括LeakyReLU激活函数；采用注意力机制识别所述第三增强图像的关键区域，获取第四增强图像，所述关键区域包括下述至少之一：边缘区域、纹理区域和显著性区域；对所述第四增强图像进行去噪处理和光照归一化处理，得到目标增强图像。
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百度查询： 广东电网有限责任公司中山供电局 基于多层次特征融合的图像增强方法及装置
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