[发明专利]一种基于深度双边学习的实时图像增强方法在审
| 申请号： | 201710785294.7 | 申请日： | 2017-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN107689036A | 公开（公告）日： | 2018-02-13 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于深度双边学习的实时图像增强方法，其主要内容包括双边系数的低分辨率特征生成、图像特征提取、全尺寸图像整合输出、网络参数设定，其过程为，首先构建神经网络对原始图像生成低分辨率版本图像，产生一个基于双边系数的频域转换，然后将二维卷积转换成三维数据处理形式，通过不同的路径提取图像低阶系数，最后整合出全尺寸图像输出，由此增强图像表现。本发明可以处理不同光照条件下的图像增强，提供一个基于全连接网络的框架保留全局信息，同时提高了图像表现的增强程度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 双边 学习 实时 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度双边学习的实时图像增强方法，其特征在于，主要包括双边系数的低分辨率特征生成(一)；图像特征提取(二)；全尺寸图像整合输出(三)；网络参数设定(四)。
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