用于低照度图像增强的双路曝光度融合网络模型及方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010724379.6
IPC分类号：G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-07-24
申请人：
山西大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	用于低照度图像增强的双路曝光度融合网络模型及方法
申请号	CN202010724379.6	申请日期	2020-07-24
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-13	公开/公告号	CN111932471A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	山西大学	申请人地址	山西省太原市坞城路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山西大学	当前权利人	山西大学
发明人	卢锟;张丽红
代理机构	北京市广友专利事务所有限责任公司	代理人	张仲波

摘要

本发明公开了一种用于低照度图像增强的双路曝光度融合网络模型及方法，该网络模型包括第一增强支路、第二增强支路和融合模块；其中，第一增强支路和第二增强支路用于分别对待增强的低照度图像使用预设的不同增强策略进行处理；融合模块包括注意力单元和细调单元，用于将第一增强支路和第二增强支路得到的增强结果加权融合，得到增强图像。此外，本发明还提供了一种分为两步的去噪策略，以对增强过程中的噪声进行高效的自适应抑制。本发明提出的模型具有明确的物理解释，是轻量而有效的。该网络模型可用于在各种弱光环境，尤其是考虑到成像环境的变化和对处理实时性要求较高时的低照增强任务。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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