[发明专利]基于深度学习的暗光图像增强方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201910993985.5 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110992272B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 石大明;郑传军 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人： | 吴桂华 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习的暗光图像增强方法、装置、设备及介质，该方法包括：在同一目标场景下采集短曝光的训练图像和长曝光的对照图像，将预处理后得到的训练图像采样为四通道的特征图像，将四通道的特征图像输入到全卷积神经网络得到对应的RGB图像，计算RGB图像和对应的对照图像之间的均方误差，根据均方误差采用梯度下降算法对全卷积神经网络的各参数进行更新，当没有达到更新阈值时，继续执行通过全卷积神经网络得到训练图像对应的RGB图像及后续处理，达到时，通过全卷积神经网络对全尺寸目标暗光图像进行图像增强，得到对应的增强图像，从而提高暗光图像的去噪及细节修复效果，进而提高暗光图像增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 增强 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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