[发明专利]基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法有效

专利信息
申请号: 202211463703.9 申请日: 2022-11-22
公开(公告)号: CN115511754B 公开(公告)日: 2023-09-12
发明(设计)人: 张旭东;刘颖群;邹渊;樊杰 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/048
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 万慧华
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 改进 zero dce 网络 照度 图像 增强 方法
【权利要求书】:

1.一种基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法,其特征在于,包括:

获取待增强图像;

将所述待增强图像输入至改进的Zero-DCE网络中,输出增强后的图像;

其中,所述改进的Zero-DCE网络包括:9层浅层特征层;

第一浅层特征层至第六浅层特征层依次连接;其中,第二浅层特征层至第四浅层特征层中每一层浅层特征层均经过前一层浅层特征层卷积并利用relu函数激活后依次连接;所述第四浅层特征层、第五浅层特征层以及所述第六浅层特征层之间引入残差模块,所述第四浅层特征层、第五浅层特征层以及所述第六浅层特征层之间设为残差连接;第三浅层特征层与所述第四浅层特征层拼接后连接所述第四浅层特征层与所述第五浅层特征层之间的残差模块;所述第二浅层特征层与所述第五浅层特征层拼接后连接所述第五浅层特征层与所述第六浅层特征层之间的残差模块;所述残差模块为残差网络;

取消第七浅层特征层的8次迭代过程,以三次卷积穿插三次激活层的方式,在所述第一浅层特征层以及所述第六浅层特征层拼接后且所述第七浅层特征层之前、所述第五浅层特征层与第九浅层特征层之间以及所述第六浅层特征层与第八浅层特征层之间增加激活模块。

2.根据权利要求1所述的低照度图像增强方法,其特征在于,所述改进的Zero-DCE网络的损失函数包括空间一致性损失函数、曝光损失函数、颜色损失函数、光照平滑度损失函数以及结构平滑度损失函数。

3.根据权利要求2所述的基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法,其特征在于,所述空间一致性损失函数为:

其中,为空间一致性损失函数;K为局部区域的数量;为以区域i为中心的四个相邻区域;j为相邻区域编号;Yi为原图局部区域i的颜色数值;Yij为原图局部区域i的邻域j的颜色数值;Ii为增强后局部区域i的颜色数值;Iij为增强后局部区域i的邻域j的颜色数值。

4.根据权利要求3所述的基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法,其特征在于,所述曝光损失函数为:

其中,为曝光损失函数;M为不重叠的局部区域数量;k为局部区域编号;Ek为所述增强后的图像中局部区域k的平均像素强度值;E为标准强度。

5.根据权利要求4所述的基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法,其特征在于,所述颜色损失函数为:

其中,为颜色损失函数;Jp为颜色通道组合p的平均强度;Jq为颜色通道组合q的平均强度;为颜色通道组合集合。

6.根据权利要求5所述的基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法,其特征在于,所述光照平滑度损失函数为:

其中,为光照平滑度损失函数;为水平方向的梯度操作;为垂直方向的梯度操作;A为三组加权系数。

7.根据权利要求6所述的基于改进的Zero-DCE网络的低照度图像增强方法,其特征在于,所述结构平滑度损失函数为:

其中,为结构平滑度损失函数;λ为平衡系数;Out为输出的增强后的图像;为计算梯度。

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