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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明提出了一种基于频域和空域双域感知的低光图像增强方法，通过构建训练数据集、设计双域感知网络、设计频域感知学习损失和多尺度融合机制多个步骤，实现了对低光图像的有效增强。该方法的优点主要体现在三个方面：首先，提出了利用频域和空域的双域感知网络，能够更全面地捕捉图像特征，有效提升增强效果；其次，采用多尺度融合机制，使得不同尺度信息相互补充，进一步提升了增强图像的视觉效果和质量；最后，引入频域感知学习损失机制，根据频域特征赋予不同权重，提高了模型学习到的关键特征的能力。综上所述，本方法在低光图像增强领域具有显著的优势和应用前景，为解决低光条件下图像质量问题提供了一种有效的解决方案。
主权项：1.一种基于频域和空域双域感知的低光图像增强方法，该方法能够同时利用频域和空域信息，并采用多尺度融合机制和频域感知学习损失，解决了仅在空域上操作无法兼顾全局和局部的难题，包括如下步骤：S1、构建数据集，数据集包括一系列配对的低光照图像和正常光照图像，每对图像含有相同的场景信息和不同的光照条件；S2、构建基于频域和空域双域感知的低光图像增强网络，该网络采用U-Net网络结构，包括处理空域特征的空域特征感知模块和处理频域特征的频域特征感知模块，同时设置多尺度融合机制，将不同尺度的图像信息融合到网络中；S3、构建频域感知学习损失来约束网络训练，得到最优模型；S4、将低光照条件下拍摄的图像作为输入，通过最优模型进行处理，得到增强图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 一种基于频域和空域双域感知的低光图像增强方法
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