公开(公告)号：CN120013787A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510178406.7

申请日：2025-02-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 杨浩 ,  孟凡 ,  杨恒新

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/90 ,  G06V10/52 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度融合U‑Net网络结构低照度图像增强方法，包括：S1、构造训练数据集和测试样本集；S2、构建低照度增强网络模型；S3、联合计算多种损失函数；S4、训练低照度增强网络模型；S5、对训练后的低照度增强网络模型转换量化部署；S6、对待增强图像数据进行预处理；S7、将经预处理后的图像数据输入低照度增强网络模型进行图像增强；S8、低照度增强网络模型输出增强后的正常照度图像。本发明在确保较高准确度的前提下，减小了模型的参数量，增强了其可移植性，使低照度图像增强技术在嵌入式领域中具有较好的发展前景。