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一种基于盲点网络的低照度图像自监督增强方法 

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申请/专利权人:重庆邮电大学

摘要:本发明涉及一种基于盲点网络的低照度图像自监督增强方法,属于图像处理技术领域。该方法包括:将低照度图像在RGB空间进行分区域增强和在HSV空间的V空间进行增强,将两者融合得到亮度增强图像;将亮度增强图像在像素混洗下采样,并通过PD操作解耦每一个像素与其相邻像素之间的相关性;将PD操作后的输入图像输入深度盲点卷积模块,经过深度盲点卷积和点向盲点卷积运算并将两者卷积后的图形进行融合,得到输出特征;将输出特征输入到残差注意力优化模块,通过通道注意力机制和空间注意力机制提取特征信息得到新的特征层;将新的特征层进行卷积操作得到三通道图像,对三通道图像进行PD反操作输出最终的正常增强后图像。

主权项:1.一种基于盲点网络的低照度图像自监督增强方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:将低照度图像在RGB空间进行分区域增强和在HSV空间的V空间进行增强,将两者融合得到亮度增强图像;将亮度增强图像在像素混洗下采样,并通过PD操作解耦每一个像素与其相邻像素之间的相关性;将PD操作后的输入图像输入深度盲点卷积模块,经过深度盲点卷积和点向盲点卷积运算并将两者卷积后的图形进行融合,得到输出特征;将输出特征输入到残差注意力优化模块,通过通道注意力机制和空间注意力机制提取特征信息得到新的特征层;将新的特征层进行卷积操作得到三通道图像,对三通道图像进行PD反操作输出最终的正常增强后图像;设计损失函数,对图像的亮度、颜色和细节进行约束。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 重庆邮电大学 一种基于盲点网络的低照度图像自监督增强方法

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