[发明专利]一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法在审
| 申请号： | 202210652706.0 | 申请日： | 2022-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN114998145A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋斌;李桥 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06T3/40 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 梁小林 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种图像增强方法，特别是指一种基于多尺度和上下文学习网络的低照度图像增强方法。构建基于多尺度和上下文编码的网络，通过提高模型的多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，该网络的输入为低光照图像，输出为其对应的增强图像；有益效果在于，该模型能够提高多尺度特征表示能力和学习全局视野，充分学习丰富的局部和全局信息，从而实现自适应的低光照图像增强，在保证上色结果图像质量的同时提高了颜色的饱和度和多样性，增强低光照图像的细节信息，使低光照图像增强效果更自然、更清晰。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 上下文 学习 网络 照度 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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