一种基于神经网络的低光图像质量增强装置和方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于神经网络的低光图像质量增强装置和方法。该装置包括核心神经网络和二分类神经网络。其中核心神经网络通过多重曝光模拟、特征提取和特征融合，对输入的低光图像进行质量增强与重建。二分类神经网络用于对核心神经网络进行质量评估，并将评估结果为质量低的图像返回核心神经网络中进行二次增强。一种基于神经网络的低光图像质量增强方法通过所述的核心神经网络进行图像质量增强。然后拍摄多组不同光照条件下的图片，其中正常光照条件下的图片作为参考图片，低光图片经过核心神经网络作为退化图片，并分别标记，然后用于训练二分类神经网络。最终使用训练好的二分类神经网络对核心神经网络输出的重建图像进行评估。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络的低光图像质量增强装置和方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565817A
申请号 ：
CN202210231377.2
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁丹丹刘恒羽张一驰
申请人 ：
杭州师范大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨舟涛
优先权 ：
CN202210231377.2
主分类号 ：
G06V10/80
IPC分类号 ：
G06V10/80 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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