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基于派生图和Retinex的深度网络图像增强方法和系统

成果名称:基于派生图和Retinex的深度网络图像增强方法和系统

发 明 人:庄立运;季仁东;王晓晖;居勇峰

获批时间:2020/11/03

成果类型:发明授权

专 利 号:CN202010156373.3

成果简介

本发明公开了一种基于派生图和Retinex的深度网络图像增强方法和系统。其中图像增强方法利用深度分解网络将输入图像分解为反射图像和亮度图像,采用深度增强图像对输入图像的亮度图像进行增强;同时,采用快速均值滤波对输入图像的反射图像进行处理,去除输入图像中的噪声;此外,对输入图像对比度低、整体亮度低、暗区细节模糊的问题,采用生成派生图进行处理;最后采用融合策略将派生图、滤波后的反射图像、增强后的亮度图像进行融合,得到输入的低亮度图像的增强图像。该方法将浅层的图像派生图和深度学习网络得到的深层增强图进行融合,实现对低光照图像的增强。

联系人:陈帅

电话:0517-83591025

联系地址:江苏省淮安市枚乘东路1号

邮编:223005

电子邮箱:11000080@hyit.edu.cn


发布时间:2020年11月03日

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