[发明专利]一种基于深度学习的逆光图像协同增强方法有效
| 申请号： | 202010816305.5 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112070686B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 张二虎;段敬红;李贝 | 申请（专利权）人： | 林红军 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽盟友知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34213 | 代理人： | 周荣 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的逆光图像协同增强方法，步骤包括：步骤1、采集逆光图像；步骤2、选取三种传统逆光图像增强方法，对每一幅逆光图像均生成三幅不同种类的伪目标图像；步骤3、设置对逆光图像增强的全卷积深度神经网络模型；步骤4、针对不同种类的伪目标图像设计不同的损失函数，然后加权综合所有的损失函数形成总的损失函数，以此来共同指导逆光图像增强的全卷积神经网络模型的训练，来学习并综合不同伪目标图像优点；步骤5、对于待增强的逆光图像，输入到训练好的全卷积神经网络模型，该模型的输出就是增强后的逆光图像。本发明的方法，增强后的图像整体轮廓清晰、层次分明、色彩协调。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 逆光 图像 协同 增强 方法 | ||
【主权项】：
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