[发明专利]一种基于视网膜大脑皮层理论的深度学习低光照图像增强方法有效
| 申请号： | 201810876683.5 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN110796607B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 刘家瑛;魏晨;汪文靖;杨文瀚;郭宗明 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视网膜大脑皮层理论的深度学习低光照图像增强方法，其步骤包括：通过一个分解网络将待提亮低光照图片分解成本质和光照，在本质上进行噪声去除，将光照和本质输入一个提亮网络得到提亮后的光照，将提亮后的光照和去除噪声后的本质相乘得到最后的正常光照图片。本发明能够端对端地学习提亮低光照图像，通过机器学习方法能够取得更为精确的光照本质分解和更自然适用范围更广的提亮结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视网膜 大脑皮层 理论 深度 学习 光照 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于视网膜大脑皮层理论的深度学习低光照图像增强方法，其步骤包括：将待提亮光照图片分解成本质和光照，在该本质上进行噪声去除，对该光照进行提亮得到提亮后的光照，将提亮后的光照和去除噪声后的本质相乘得到正常光照图片。/n
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