[发明专利]一种针对监控视频的夜间效果去除方法及装置

权利要求书

1.一种针对监控视频的夜间效果去除方法，其特征在于，包括：

获取监控视频中的待处理夜间图像；

基于所述待处理夜间图像及预先训练完成的夜间效果去除模型，将所述待处理夜间图像送入所述夜间效果去除模型，获得去夜图像：其中，所述夜间效果去除模型包括：图像编码网络及图像生成网络；将所述待处理夜间图像输入所述图像编码网络并进行第一预设卷积运算，得到初始编码特征图；对所述初始编码特征图进行重采样操作，得到编码特征图；将所述编码特征图输入所述图像生成网络并进行第二预设卷积运算，得到所述去夜图像；

所述方法还包括：

构建初始夜间效果去除模型；所述初始夜间效果去除模型包括：初始图像编码网络、初始图像生成网络及初始辅助训练编码网络；其中，所述初始辅助训练编码网络与所述初始图像编码网络层次结构相同，所述初始辅助训练编码网络与所述初始图像编码网络的低层参数互相独立，高层参数共享；

获取图像样本，一组所述图像样本为同一监控场景下的白天图像样本和夜间图像样本；

将所述夜间图像样本送入所述初始图像编码网络并进行所述第一预设卷积运算，得到每个夜间图像样本的初始编码特征图样本；对所述初始编码特征图样本进行重采样操作，得到编码特征图样本；

将所述白天图像样本送入所述初始辅助训练编码网络并进行所述第一预设卷积运算，得到每个白天图像样本的初始辅助编码特征图样本；对所述初始辅助编码特征图样本进行重采样操作，得到辅助编码特征图样本；

根据所述编码特征图样本与所述辅助编码特征图样本之间的KL距离，调整所述初始图像编码网络和所述初始辅助训练编码网络的参数，当迭代次数达到第一预设次数时，得到所述图像编码网络；

将所述编码特征图样本和所述辅助编码特征图样本分别送入所述初始图像生成网络并进行第二预设卷积运算，由所述编码特征图样本生成去夜图像样本，由所述辅助编码特征图样本生成辅助去夜图像样本；

对比所述白天图像样本与所述去夜图像样本，获得第一差异度；对比所述白天图像样本与所述辅助去夜图像样本，获得第二差异度；根据所述第一差异度和所述第二差异度，调整所述初始图像生成网络的参数，当迭代次数达到第二预设次数时，得到所述图像生成网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述夜间图像样本送入所述初始图像编码网络并进行所述第一预设卷积运算，包括：

先将所述夜间图像样本进行尺寸调整，再送入所述初始图像编码网络；

所述将所述白天图像样本送入所述初始辅助训练编码网络并进行所述第一预设卷积运算，包括：

先将所述白天图像样本进行尺寸调整，再送入所述初始辅助训练编码网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始编码特征图进行重采样操作，包括：

对所述初始编码特征图求均值u与方差o，假设维度为N*M；

采样一个维度为N*M的标准高斯分布图g～N(0,1)；

将所述方差o与高斯采样g进行哈达马乘积，得到维度为N*M的方差采样值o*g；

将所述均值u与所述方差采样值o*g相加，得到所述编码特征图为：Z＝u+o*g。