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申请/专利权人：四川国创新视超高清视频科技有限公司
摘要：本发明提供一种低光环境下的图像增强方法及增强系统，属于图像处理技术领域，首先获取待增强图像的原始Raw域图像，并计算每个像素的亮度值，然后，基于像素亮度值采用聚类算法对图像进行区域分割，生成多个图像区域，通过计算每个图像区域的亮度均值作为区域亮度，将区域亮度输入预训练的亮度增益模型中，输出对应的增益系数，应用这些增益系数对相应的图像区域进行亮度提升，得到增益Raw域图像，最后，利用去噪模型对增益Raw域图像进行去噪处理，以消除或减少图像中的噪声，最终得到增强图像。
主权项：1.一种低光环境下的图像增强方法，其特征在于，所述增强方法包括以下步骤：S1：获取待增强图像的原始Raw域图像，并获取所述原始Raw域图像中每个像素的亮度值；S2：基于每个像素的亮度值，采用聚类算法对所述原始Raw域图像进行区域分割，生成多个图像区域；S3：根据所述图像区域中所有像素的亮度值计算得到图像区域的区域亮度，其中，所述区域亮度为所述图像区域的亮度均值；S4：将每个所述图像区域的区域亮度输入预训练的亮度增益模型，输出每个所述图像区域的增益系数，并应用输出的增益系数对相应的图像区域进行亮度提升，得到增益Raw域图像；S5：利用去噪模型对所述增益Raw域图像进行去噪处理，得到增强图像；其中，所述亮度增益模型的训练包括：收集相同场景下，且包含低光环境和正常光照环境下图像对的训练数据集；对于训练数据集中的每张低光图像，按照步骤S1至S3的方法提取其图像区域的区域亮度；对于每张低光图像对应的正常光照图像，同样提取其图像区域的区域亮度，并计算低光图像区域亮度到正常光照图像区域亮度的目标增益系数；使用提取的低光图像区域亮度和对应的目标增益系数作为训练数据和标签，构建并训练亮度增益模型，以使亮度增益模型学习区域亮度与目标增益系数之间的映射关系。
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