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发明公开
低光图像增强模型的训练方法和低光图像增强方法审中-实审

公开(公告)号：CN115984121A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211468704.2

申请日：2022-11-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 孙哲南 , 李琦 , 董潇潇 , 陈丹丹 , 李暄

IPC: G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种低光图像增强模型的训练方法和低光图像增强方法。其中，低光图像增强模型的训练方法包括，在训练低光图像增强模型，可以先获取多个低光图像样本，以及各个低光图像样本对应的正常光图像；将多个低光图像样本输入到初始低光图像增强模型中，得到各个低光图像样本对应的预测增强图像；根据各个低光图像样本对应的正常光图像和所述预测增强图像，对初始低光图像增强模型的模型参数进行更新，以得到训练后的低光图像增强模型。这样通过深度学习使得训练得到的低光图像增强模型，可以获取到效果较好的增强图像，使得得到的增强图像细节可视性较高。

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