[发明专利]一种基于深度学习的欠曝光图像恢复方法有效
| 申请号： | 202010881861.0 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112001863B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 赵利军;边卓;史炳贤;王昊;任康;王安红 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原中正和专利代理事务所(普通合伙) 14116 | 代理人： | 焦进宇 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明基于深度学习的欠曝光图像恢复方法属于图像质量增强领域，解决了摄影摄像过程中光源不适导致的拍摄对比度低、亮度低和噪声多以及主流图像恢复算法高复杂度和高计算成本问题，本发明的主要步骤包括：首先，面向不同照度拍摄图像的多尺度分解网络的输入是一幅低照度图像，经过下采样卷积，得到一系列比原先图像更小的特征图。其次，在上采样解码端通过分解得到不同分辨率图像的反射率和照明度，在该分解基础之上，通过使用面向图像照明不均衡的多尺度亮度调整网络进行图像亮度增强，然后使用图像重建网络进行重建恢复。最后，将反射率图像和增强后的照明度图像进行整合，得到最终的恢复光照图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 曝光 图像 恢复 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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