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申请/专利权人：合肥君正科技有限公司
摘要：本发明提供一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法，在一张暗图上提取暗区的亮度范围，根据此范围，在暗图暗区上的RGB三个通道模拟真实场景的彩色条状噪声的分布随机生成噪声。解决模型训练无法适应真实暗光场景的去噪需求，减小收集真实训练数据的成本。所述方法包括：S1.图像预统计；S2.图像明暗分区；S3.统计暗区亮度；S4.生成噪声图模板；S5.生成噪声；S6.图像拼接，完成噪声合成。
主权项：1.一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.图像预统计：对真实场景下含有彩色条状噪声的进行统计，获取出现彩色条状噪声的区域的平均亮度，所述平均亮度经统计，彩色条状噪声处于图像暗区，其亮度在[1，10]，这里指RGB图像的值，整个图像的值域在[0，255]；S2.图像明暗分区：利用二值化获得一个Mask图；S3.统计暗区亮度：S3.1，对明暗分区Mask取反，获得暗区提取Mask1；S3.2，根据公式brightness＝R*0299+G*0.587+B*0.114，得到图像的亮度特征图；S3.3，将brightness与Mask1相乘，得到图像暗区的亮度特征图用brightnessdark表示；S3.4，计算图像暗区的亮度均值mean，其中分子代表暗区亮度特征图的所有像素之和，分母代表暗区亮度特征图的像素数；S4.生成噪声图模板：生成大小与原图相同，值为0的图作为暗图的模板；S5.生成噪声：S5.1，在噪声图模板N上随机选取坐标x，y，z，x∈0，width，y∈0，height，z∈0，3；S5.2，根据坐标构建向量width-x，y，z，x，height-y，z；S5.3，根据向量在N上，以mean为值，宽度为1，画出向量；S5.4，重复S5.1-S5.3的步骤，根据经验值画n次，n∈200,500；S5.5，将N与Mask1相乘，即得到只在暗区含有的彩色条状噪声图；S6.图像拼接：将原始图像和步骤S5.5得到的图像直接进行像素加运算，即可得到两张图像的拼接图像，完成噪声合成。
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