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申请/专利权人：上海人工智能创新中心;西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于退化解耦的夜间到日间图像转换方法、设备、介质。一方面，本发明在夜间图像到日间图像转换中引入退化解耦模块，利用基于KubelkaMunk理论的物理先验，识别和处理夜间图像中的多种复杂退化类型，如极端暗度、亮度区域和光效等。另一方面，本发明实现了退化感知对比学习，用于确保转换后的日间图像在结构和语义上与原夜间图像保持一致。本模块利用退化感知采样获取不同退化区域的特征，利用最优传输确定相似性矩阵的权重并进行重赋权。与现有技术相比，本发明对夜间图像不同退化类型对应的区域进行了各自的处理，提升了生成图像的自然度和真实感，同时保留了更多的细节和语义信息。
主权项：1.一种基于退化解耦的夜间到日间图像转换方法，其特征在于，利用预训练好的生成器对输入的夜间图像进行处理，实现夜间到日间的图像转换，其中，所述生成器的训练过程包括：将获取的夜间图像输入生成器中，得到转换后的日间图像；利用共享编码器，分别对所述夜间图像和所述日间图像进行特征提取，得到日间图像特征和夜间图像特征；基于所述夜间图像，利用基于K-M理论的物理先验识别退化区域，得到包含退化类别信息的解耦图；基于所述解耦图，针对所述日间图像特征和夜间图像特征，分别进行随机采样，得到日间图像和夜间图像中不同退化类别对应区域的图像特征；针对随机采样后的日间图像特征和夜间图像的图像特征，基于最优传输理论加权得到块对角相似性矩阵，计算对比损失；基于转换后的日间图像以及真实的日间图像，利用生成器和判别器计算对抗损失；基于所述对比损失和对抗损失优化所述生成器、判别器和共享编码器的参数，完成一轮训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 西北工业大学 基于退化解耦的夜间到日间图像转换方法、设备、介质
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