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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于深度可分离卷积的低光照图像快速清晰化方法，属于图像处理的技术领域，包括以下步骤，在夜间采集图像，作为待处理图像集，并划分为训练集和验证集构建低光照图像清晰化网络模型，构建训练用的损失函数，将训练集输入到低光照图像清晰化网络模型中，进行训练，并通过损失函数优化低光照图像清晰化网络模型的参数，得到训练好的处理模型，将验证集输入到处理模型中，得到清晰化后的图片；本发明采用上述方法，使得对亮度较低的图像有很好的增强效果，实现了在不需要额外的参考图像的条件下，只使用低光照图像即可完成对处理模型的训练，并实现了快速低光照图像清晰化的效果。
主权项：1.一种基于深度可分离卷积的低光照图像快速清晰化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：使用若干个低亮度图像作为待处理图像集，并随机划分为训练集和验证集S2：构建低光照图像清晰化网络模型，包括编码器、特征提取模块、解码器和调整曲线模块；S3：构建训练用的损失函数，包括空间一致性损失，曝光控制损失，颜色恒定性损失，照明平滑性损失；S4：将训练集输入到低光照图像清晰化网络模型中，进行训练，并通过步骤S3中的损失函数优化低光照图像清晰化网络模型的参数，得到训练好的处理模型；S5：将验证集输入到处理模型中，得到清晰化后的图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于深度可分离卷积的低光照图像快速清晰化方法
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