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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明属于数字图像低光照增强领域，涉及一种基于物理先验的无监督低光照增强方法及系统。该方法包括：搜集场景广泛的正常光照图像数据集；使用基于Kubelka‑Munk理论的物理先验提取正常光照图像的光照不变特征；使用重建损失函数训练图像生成网络，所述图像生成网络学习从光照不变特征到正常光照图像的映射；提取待处理的低光照图像的光照不变特征，将其输入训练完成的图像生成网络，得到正常光照图像。本发明能够显著提升低光照图像增强性能，提高低光照增强应用场景的泛化性，在视觉效果和处理速度方面取得了更好的综合结果，并且通过基于物理先验的设计思路提高了方法的可解释性。
主权项：1.一种基于物理先验的无监督低光照图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：搜集场景广泛的正常光照图像数据集；使用基于Kubelka-Munk理论的物理先验提取正常光照图像的光照不变特征；使用重建损失函数训练图像生成网络，所述图像生成网络学习从光照不变特征到正常光照图像的映射；提取待处理的低光照图像的光照不变特征，将其输入训练完成的图像生成网络，得到正常光照图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 一种基于物理先验的无监督低光照图像增强方法及系统
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