[发明专利]一种融合策略下自适应RetinexNet的低照度图像增强方法

权利要求书

1.一种融合策略下自适应RetinexNet的低照度图像增强方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

从历史数据中获取原始图像，以及原始图像对应的合成的低照度图像，将原始图像作为正常光图像，将合成的低照度图像作为低照度图像；

将低照度图像的V通道图像以及正常光图像对输入DecomNet中，得到正常光图像的光照和反射率，以及低照度图像的光照、反射率；

得到的低照度图像的反射率以及光照输入到RestorationNet中，用光照引导反射率降噪，得到降噪以后的反射率；

将低照度图像的反射率以及光照输入到EnhanceNet中，对低照度图像的光照进行增强，得到增强后的光照；

图像重建，即将优化后图像的H通道、V通道以及S通道使用颜色通道合成RGB图像，即粗增强图像；

获取低照度图像的虚拟过曝光图像，将低照度图像、粗增强图像以及虚拟过曝光图像进行融合，获得最终的优化后增强图像。

2.根据权利要求1所述的一种融合策略下自适应RetinexNet的低照度图像增强方法，其特征在于，图像输入DecomNet之前将训练集或者实时的待增强低照度图像进行颜色通道转换，将图像由RGB图像转化为HSV图像。

3.根据权利要求1所述的一种融合策略下自适应RetinexNet的低照度图像增强方法，其特征在于，对输入DecomNet的图像使用卷积核为卷积核为3×3的卷积层提取特征，并将提取的特征依次通过5个带有ReLU、卷积核为3×3的卷积层进行映射，映射后依次通过一层卷积核为3×3的卷积层和sigmoid函数得到通道为4的图像，将图像前3个通道作为该图像的反射率R，最后一个通道的作为该图像的光照I。

4.根据权利要求1所述的一种融合策略下自适应RetinexNet的低照度图像增强方法，其特征在于，对低照度图像的光照进行增强，得到增强后的光照的过程包括：

将低照度图像的光照以及降噪后的反射率进行拼接后作为EnhanceNet网络的输入；

通过EnhanceNet网络的编码器-解码器架构获取输入图像大区域中的上下文信息；

在EnhanceNet网络中，采用连续三个下采样模块将输入的图像下采样到不同的尺寸；

将每次下采样后的图像与上下文信息分别进行拼接，拼接后的图像通过上采样进行重建得到增强后的光照。