[发明专利]一种半监督的低光图像增强系统

权利要求书

1.一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，包括：

可见度提升模块和保真度恢复模块；

所述可见度提升模块用于提升输入图像的可见度，所述保真度恢复模块用于恢复图像的保真度；

所述可见度提升模块采用Retinex理论对图像进行分解，并引入信息熵约束来训练网络的分解；

所述保真度恢复模块通过残差网络和U-Net相结合方式构建，并引入L2损失、结构相似性指数、梯度损失和色彩恢复损失作为约束。

2.根据权利要求1所述的一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，所述Retinex理论对图像进行分解，表示如下：

其中，S表示在不同条件下拍摄的图像，I表示图像的光照图，R表示反射率分量，表示逐元素倍乘；

引入信息熵约束的损失表示如下：

L_Net1＝L_recon+λ_reflecL_reflec+λ_illuL_illu

其中，L_recon为重建损失，L_reflec为反射率损失，L_illu为光照损失，λ_reflec、λ_illu为反射率损失和光照损失的权重系数；

其中，||·||₁表示1范数；

其中，表示返回三个颜色通道的最大值，F(·)表示对输入图像进行直方图均衡操作，λ_r是权重系数，为一阶导数算子；

其中，|·|表示绝对值算子，λ_i表示权重系数，ε设定为0.01。

3.根据权利要求1所述的一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，所述保真度恢复模块包括3×3卷积层、编码器-解码器层、LReLU激活函数、残差块、层归一化和Sigmoid层。

4.根据权利要求1所述的一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，所述L2损失表示如下：

L_r2＝||S₂-S_high||₂

其中S₂表示Net2的输出，S_high表示ground truth，||·||₂表示2范数。

5.根据权利要求1所述的一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，所述结构相似性指数和梯度损失表示如下：

L_S＝SSIM(S₂,S_high)

L_G＝Grad(S₂,S_high)

其中表示算术平方根。

6.根据权利要求1所述的一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，所述色彩恢复损失表示如下：

7.根据权利要求1所述的一种半监督的低光图像增强系统，其特征在于，所述保真度恢复模块的总损失表示为：

L_Net2＝L_r2+λ_SL_S+λ_GL_G+λ_cL_c；

其中λ_S、λ_G、λ_c分别表示结构相似性指数、梯度损失、色彩恢复损失的权重系数。