[发明专利]基于深度学习的图像增强方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010941865.3 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112085681B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 肖潇;晋兆龙;邹文艺 | 申请（专利权）人： | 苏州科达科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/40;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 夏彬 |
| 地址： | 215011 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的图像增强方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：采集用于模型训练的样本图像；基于所述样本图像训练并联的多个第一卷积神经网络，每个所述第一卷积神经网络分别对应于至少一增强项目；训练第二卷积神经网络，所述第二卷积神经网络串联于所述并联的多个第一卷积神经网络之后；将训练好的第一卷积神经网络和第二卷积神经网络组合得到图像增强模型；将待增强的图像输入所述图像增强模型，得到所述图像增强模型输出的增强图像。通过采用本发明，采用基于深度学习的图像增强模型可以同时实现多个增强项目的图像增强，并提高图像增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 增强 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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