专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于深度学习的自监督低照度图像增强方法-CN202010097457.4有效
  • 张雨;王春晖;遆晓光;董方洲 - 哈尔滨工业大学
  • 2020-02-17 - 2022-06-07 - G06T5/00
  • 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强方法,属于数字图像处理领域。本发明为解决现有的低照度图像增强方法存在的效果差、泛化能力差的问题,以及现有深度学习方法中对低照度‑正常照度数据集依赖程度高等问题。本发明针对低照度图像增强网络,采集任意数量低照度图像数据,提取低照度图像的最大值通道图像做直方图均衡化;以直方图均衡化后最大值通道图像作为监督,结合Retinex理论和照度图像I平滑的假设构建损失函数,训练图像增强网络。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度,并保留图像的细节和颜色信息。本发明用于低照度图像的增强。
  • 一种基于深度学习监督照度图像增强方法

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