[发明专利]一种基于3D卷积神经网络的低照度视频增强方法有效
| 申请号： | 201911244555.X | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111047532B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 孟焱;鞠国栋;沈良恒 | 申请（专利权）人： | 广东启迪图卫科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 510000 广东省广州市番禺区番*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于3D卷积神经网络的低照度视频增强方法，包括：步骤1，利用多组作为样本的多张连续低照度图像和对应的正常照度图像，来训练3D卷积神经网络模型，得到的3D卷积神经网络模型，输入为多张低照度图像，输出为增强后的正常照度图像；步骤2，获取待增强的低照度视频，并将所述待增强的低照度视频经过解码、抽帧得到连续的图片序列；步骤3，以滑动窗口的方式选取连续的多帧图片送入训练好的所述3D卷积神经网络模型，依次得到连续的增强后的图片序列；步骤4，将恢复后的图片序列重新编码为视频。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 照度 视频 增强 方法 | ||
【主权项】：
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