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公开(公告)号：CN119624809A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411710329.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零样本学习的低光照图像增强方法及系统，属于图像处理技术领域。包括：从低光照图像中分解出光照信息、反射图信息和边缘特征信息；将分解出的三类信息分别输入至对应的损失函数中，从而获得三个损失量；根据三个损失量，计算总损失量，进而获得梯度值；根据总损失量和梯度值判断是否同时满足预设条件；当满足条件时，获得最优的三类信息；利用伽马变换增强最优光照信息，获得增强光照信息；将增强光照信息、最优反射图信息和最优边缘特征信息进行融合，得到初级增强图像；分别建立初级增强图像和低光照图像的拉普拉斯图像金字塔，并将其进行融合，得到增强图像。本发明解决了整体对比度不均匀图像直接增强时图像质量降低问题。
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