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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于ConvGRU融合和权重自适应的弱光增强方法，通过特征聚合门控ConvGRU，以交互方式将卷积局部特征与基于Transformer的全局表示融合在一起，最大限度地保留了局部特征和全局表示，使用FR进行图像重建，能够准确描述输入的红外和可见光的细节特征实现弱光图像增强，再加上权重自适应的损失函数，自适应地调整损失函数的权重，以约束网络达到最优的融合结果。
主权项：1.基于ConvGRU融合和权重自适应的弱光增强方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、采集同一弱光场景下，一个红外图像，一个可见光图像，作为红外可见光图像对，设计基于CNN和Transformer架构的特征提取模块CTFE，输入红外可见光图像对提取局部和全局相关性进行建模，提取输入图像的深层特征；步骤2、设计门控单元ConvGRU，将图像的局部特征FCNN和全局特征FT有选择性的融合在一起，使用Convblock对融合结果进行特征增强，得到融合特征Zfeats；步骤3、设计特征重建模块FR，根据融合特征Zfeats重建融合结果IF；步骤4、设计权重自适应的损失函数，多个损失通过共享信息，相互补充，最终得到最优融合图像的网络；步骤5、对于最优融合图像的网络进行训练70个Epoch，得到训练后的最优融合图像网络；步骤6、将待增强弱光图像输入训练后的最优融合图像网络，得到弱光增强的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于ConvGRU融合和权重自适应的弱光增强方法
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