基于纯噪声训练的亮度可调的低照度图像增强方法

    公开(公告)号:CN116579947A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310604365.4

    申请日:2023-05-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于纯噪声训练的亮度可调的低照度图像增强方法,其技术特点是:训练阶段采样随机高斯噪声作为低照度输入图像;将低照度输入图像和亮度变化因子分别送入到图像处理模块和亮度处理模块中,得到特征图和特征向量;对特征图和特征向量通过卷积和非线性变换的操作,实现特征的融合和重构,输出通道数为6的曲线参数;将低照度输入图像增强为由亮度变化因子的幅值指导的具有特定亮度的输出图像;作均值和对比度变换,得到伪参考图像;计算总损失,进行迭代优化网络。本发明采用纯噪声的训练策略,帮助模型绕过常用的色彩恒常和光照平滑损失,使难以设计的非线性曲线形式简化为线性曲线形式,实现了低照度增强领域降本增效的功能。

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