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【发明公布】一种基于深度展开网络的Retinex变分水下图像增强方法和装置_北京科技大学;北京科技大学顺德创新学院_202410342527.6 

申请/专利权人:北京科技大学;北京科技大学顺德创新学院

申请日:2024-03-25

公开(公告)日:2024-04-26

公开(公告)号:CN117934340A

主分类号:G06T5/77

分类号:G06T5/77;G06T5/60;G06T7/90;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要:本发明提供一种基于深度展开网络的Retinex变分水下图像增强方法和装置,涉及水下图像增强技术领域,包括:输入水下降质图像;利用颜色白平衡方法进行颜色修正;将颜色修正后的水下图像的HSV颜色空间的亮度通道分解成反射率分量和光照分量,采用深度展开网络学习反射率分量和光照分量的各自图像先验及一阶梯度先验,通过交替迭代优化的网络展开方法得到反射率分量和光照分量的增强结果;利用伽马修正方法修正光照分量的增强结果;将反射率分量的增强结果和伽马修正后的光照分量逐点相乘,得到增强后的亮度通道,合并增强后的亮度通道、HSV颜色空间的色度通道和饱和度通道,转换到RGB空间,得到最终的水下增强图像。本发明能高效地输出优质水下增强图像。

主权项:1.一种基于深度展开网络的Retinex变分水下图像增强方法,其特征在于,所述方法包括:S1、输入水下降质图像;S2、利用颜色白平衡方法,对所述水下降质图像进行颜色修正;S3、根据Retinex理论,将颜色修正后的水下图像的HSV颜色空间的亮度通道分解成反射率分量和光照分量,然后采用深度展开网络学习反射率分量和光照分量的各自图像先验及一阶梯度先验,并通过交替迭代优化的网络展开方法得到反射率分量和光照分量的增强结果;S4、利用伽马修正方法,修正光照分量的增强结果;S5、将反射率分量的增强结果和伽马修正后的光照分量进行图像像素的逐点相乘,得到增强后的亮度通道,合并增强后的亮度通道、HSV颜色空间的色度通道和饱和度通道得到合并后的图像,再把合并后的图像从HSV空间转换到RGB空间,得到并输出最终的水下增强图像。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京科技大学;北京科技大学顺德创新学院 一种基于深度展开网络的Retinex变分水下图像增强方法和装置

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