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申请/专利权人：中北大学
摘要：本发明公开基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，系统包括图像预处理模块：对输入的夜间图像进行归一化处理，以提高后续处理的准确性；深度学习模型模块：利用卷积神经网络，设计一个特定于夜间图像处理的深度学习模型，模型能够自动学习图像特征，并进行自适应增强；噪声抑制模块：结合图像增强过程中的输出，设计相应的噪声抑制算法，有效去除图像中的随机噪声；该系统不仅提升了夜间图像的视觉质量，还提高了处理效率和自适应性，为夜间监控、自动驾驶、夜间摄影等领域的应用提供了强有力的技术支持，通过深度学习和图像处理技术的融合，系统展现了在夜间图像处理领域的创新能力和实际应用价值。
主权项：1.基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：系统包括图像预处理模块：对输入的夜间图像进行归一化处理，以提高后续处理的准确性；深度学习模型模块：利用卷积神经网络，设计一个特定于夜间图像处理的深度学习模型，模型能够自动学习图像特征，并进行自适应增强；采用生成对抗网络或变分自编码器的模型，以增强图像细节和提升亮度；噪声抑制模块：结合图像增强过程中的输出，设计相应的噪声抑制算法，有效去除图像中的随机噪声；实现不同噪声类型的自适应处理，提升系统的泛化能力；后处理模块：调整增强后的图像亮度、对比度及色彩，确保最终输出图像在视觉上的自然性和美观性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中北大学 基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统
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