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公开(公告)号:CN119722509A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411803693.8
申请日:2024-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与图像处理技术领域,具体涉及一种基于暗通道及运动估计的低照度视频增强方法及系统,所述方法包括获取原始低照度视频,原始低照度视频包括多个相同大小的原始图像组;对原始图像组中所有的视频帧进行图像像素反转,得到伪雾图像组;进行改进的自适应多尺度最小值滤波,得到暗通道图像组;对相邻图像帧像素块进行绝对误差和块约束,进行透射率匹配或者透射率块计算,得到暗通道图像组的各个图像帧的透射率;对各个图像帧的透射率进行拉伸,得到暗通道图像组的各个图像帧的去雾结果;对各个图像帧的去雾结果进行图像像素反转,得到原始低照度视频的增强图像视频。本发明具有良好的视频增强效果、较小的运算成本以及不错的实时增强能力。
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公开(公告)号:CN117745577A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311781937.2
申请日:2023-12-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机图像增强,具体涉及一种基于操作序列搜索的低照度图像增强方法,包括用户选择操作候选值集合并设定操作序列长度为n,并由n个操作搜索模块级联构成神经网络;为用户选择的候选值集合中的每个操作构建一个自定义网络层;每个操作搜索模块根据输入图像从操作候选值集合中选择一个操作,调用选择的操作对应的自定义网络对图像进行处理;本发明不仅增加了端到端网络的可解释性,还允许用户根据特定需求定制操作序列,有效提高图像处理的灵活性和效率。
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