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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了交叉注意力融合的弱光图像增强方法，首先对输入的低照度图像X进行局部纹理细节提取，得到局部特征信息；然后对输入的低照度图像X进行全局信息提取，得到全局特征信息；将图像的局部特征信息和全局特征信息融合在一起，得到增强后的重建图像Y1；将重建图像Y1进行噪声去除和细节增强，得到最终的增强图像Y；搭建神经网络，进行训练1500个Epoch，验证训练结果，保存神经网络的模型；最后得到增强图像。本发明解决了现有增强算法并不容易得到一个局部纹理细节情绪且连续和去噪结果优异的图像的问题。
主权项：1.交叉注意力融合的弱光图像增强方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、对输入的低照度图像X进行局部纹理细节提取，得到局部特征信息Attention-Local；步骤2、对输入的低照度图像X进行全局信息提取，得到全局特征信息Attention-Global；步骤3、将图像的局部特征信息Attention-Local和全局特征信息Attention-Global融合在一起，得到增强后的重建图像Y1；步骤4、将重建图像Y1进行噪声去除和细节增强，得到最终的增强图像Y；步骤5、搭建神经网络，进行训练1500个Epoch，验证训练结果，保存神经网络的模型；步骤6、测试步骤5保存的神经网络的模型，加载步骤5训练好的网络模型，将采用现有公开的LOL数据集输入到训练好的网络模型中，之后对测试的结果进行保存，得到增强图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 交叉注意力融合的弱光图像增强方法
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