[发明专利]一种基于卷积神经网络的联合图像去噪与弱光增强方法在审
| 申请号： | 201911186575.6 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111028163A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 冯维;吴贵铭;赵晓冬;汤少靖;赵大兴;刘红帝;孙国栋 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于CNN的弱光图像去噪与增强模型，结合了类似自编码器结构在细节重构与残差学习在深层网络模型上优势，通过对原始清晰无噪声图像降亮度值并增加噪声信号，得到弱光和噪声训练数据集。利用损失函数，训练一个图像去噪增强器，对批量图像进行去噪与弱光增强。通过与其他4种方法的对比，本发明模型在BSD68数据集的PSNR和SSIM值可同时达到25.23dB和0.927，取得优异的效果。最后，采集自然暗光条件下的图像(含多种噪声)，用预训练模型去噪与对比度增强，结果表明本发明所提出模型对自然暗光场景的图像恢复的PSNR和SSIM达到14.03dB和0.423，对比度增强效果明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 联合 图像 弱光 增强 方法 | ||
【主权项】：
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