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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明属于轨旁图像处理技术领域，具体公开一种轨旁图像增强方法。用于解决轨旁图像检测系统在微光环境下采集的图像数据无法被有效利用的问题。包括以下步骤：获取微光列车运行图像，对微光列车运行图像进行预处理操作；建立基于深度学习算法的微光图像增强模型，包括双通道图像恢复单元、基于2D‑DCT算法的特征融合模块和图像生成网络三部分；将预处理后的微光列车运行图像输入到微光图像增强模型中，对微光图像增强模型进行训练和测试；根据学习结果，调整微光图像增强模型的网络结构和参数设定。本发明能使图像的亮度、对比度和清晰度全面增强，有效改善图像的可用性和视觉效果。
主权项：1.一种轨旁图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、依托城市轨道交通系统中列车轨旁图像检测系统的轨旁设备获取光照强度在0.1至10勒克斯范围内列车运行图像；S2、对步骤S1中收集的列车运行图像进行预处理操作，包括图像压缩和数据集划分；S3、建立基于深度学习算法的微光图像增强模型，所述微光图像增强模型包括双通道图像恢复单元、基于2D-DCT算法的特征融合模块和图像生成网络三部分；S4、将步骤S2中预处理后的列车运行图像输入到微光图像增强模型中，对微光图像增强模型进行训练和测试；S5、根据步骤S4中微光图像增强模型的学习结果，调整微光图像增强模型的网络结构和参数设定，使最终的图像增强结果更精确，并保存最终的微光图像增强模型。
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