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申请/专利权人：四川轻化工大学
申请日：2024-01-15
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247164A
主分类号：G06T5/70
分类号：G06T5/70;G06T5/60;G06T5/77;G06T5/90;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种低照度图像增强网络及图像增强方法，涉及图像处理技术领域，该网络将增强任务模块化，其中，分解网络结合密集残差块进行全局残差学习，用于将低照度图像分解为照明图与反射率图；去噪网络采用编码‑解码结构，并使用基于通道的Transformer模块代替简单的跳跃连接传递特征信息以提高网络的去噪性能，最后将照明图与反射率图融合，作为增强网络的输入；增强网络利用图像的频率信息，进行照度增强与细节恢复。实验结果表明，MTIE‑Net在去噪与细节恢复等方面均优于对比方法；在夜间人脸检测中的应用也充分展示了其作为预处理手段在实际应用中的前景。
主权项：1.一种低照度图像增强网络，其特征在于，包括：分解网络，由密集残差块RDB与Retinex理论结合而成，用于将输入的低照度图像分解为照明图与反射率图，其中，RDB由普通卷积与递归门控卷积gnConv组成，采用LeakyReLu作为激活函数；去噪网络，基于编码-解码结构，用于处理反射率图中的噪声，最后将照明图与去噪后的反射率图融合，作为增强网络的输入；基于通道的Transformer模块CTrans，用于传递在池化层丢失的空间信息，通过编码-解码过程恢复完整的空间分辨率，CTrans由通道交叉融合Transformer和通道交叉注意力模块组成，前者用于对编码结构中的特征进行多尺度融合，后者用于融合编码结构与解码结构之间语义不一致的特征；增强网络，基于混合注意力模块PMA，PMA由通道注意力模块CAM与空间注意力模块SAM的并行结构融合像素注意力模块PAM而成，用于同时关注图像的通道信息、空间信息与像素信息；增强网络利用傅里叶变换将输入图像从空间域转换至频域，得到图像的频率分量信息，用于进行照度增强与细节恢复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 一种低照度图像增强网络及图像增强方法
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