[发明专利]一种基于深度学习的弱光彩色成像方法有效
| 申请号： | 201811030479.8 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110880163B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 岳涛;陈鑫;王伟 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 胡玲 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的弱光彩色成像方法。具体步骤如下：(1)构建卷积长短期记忆网络，联合多通道的空间和时间上信息对传感器采集的原始图像进行去噪；(2)构建残差网络，学习步骤1去噪后的原始图像到RGB图像的映射关系，对图像进行去马赛克处理；(3)构建循环生成对抗网络，学习夜晚光照到白天光照的变换，对步骤2获得的图像进行重光照变换。本发明针对弱光成像应用中，由于采集信号的极低信噪比导致的难以恢复清晰、高对比度的彩色图像的问题，利用深度学习，结合去噪、去马赛克、重光照的处理方法，对低照度场景实现高质量、彩色、实时地成像，在军事，安防监控，以及科学研究等领域有着广泛的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 弱光 彩色 成像 方法 | ||
【主权项】：
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