公开(公告)号：CN116342416A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310291083.3

申请日：2023-03-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘建明 ,  杨佳昌

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于Retinex和同态滤波的自监督弱光图像增强方法，首先使用同态滤波变换获取与弱光图像同一场景的光照均匀图像；然后将弱光图像送入分解网络获得弱光图像的反射率分量；将光照均匀图像送入分解网络获得光照均匀图像的照度分量；接着使用非线性条件光照增强函数对光照均匀图像的照度分量进行增强，得到增强后的光照均匀图像的照度分量；最后将弱光图像的反射率分量与增强后的光照均匀图像的照度分量进行内积得到弱光图像最终的增强图像。本发明能够解决现有增强算法所存在的过度增强、部分细节增强不足和特征失真的问题。

公开(公告)号：CN116523766A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310256521.2

申请日：2023-03-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘建明 ,  杨佳昌 ,  李明阳

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/11 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光图像增强方法，包括如下步骤：1)使用RIENet获取图像的照度分量；)将输入图像除以对应的照度分量得到反射率分量；3)将反射率分量Rlow和Rho分别输入CA‑DNNet网络中进行去噪，最后得到增强图像Elow和Eho。这种方法在训练过程中不需要任何正常光图像，不会出现颜色失真、过度增强或部分细节增强不足的情况、噪声放大的问题，有效地避免增强后的图像出现特征失真或特征冗余等问题。