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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提供一种基于Retinex理论和色彩均衡模型的低照度图像增强方法。低光照图像增强旨在恢复夜间捕获的图像质量，进一步提高高级视觉计算机任务的性能。最近的许多方法有效地照亮了低光图像，但未能压缩固有的噪声，消除色彩偏差等。为了解决这一问题，本发明提出了一种基于Retinex方法和色彩均衡模型的低照度图像增强方法。具体而言，我们首先通过由两个特征混合注意FHA组成的解耦模块以密集连接的方式提取输入的灰度表示。然后，利用分量预测模块引导下的重建网络对原始RGB图像进行质量恢复。最后，采用基于全局通道注意机制的重建模块，在校正色彩偏差的同时保留细节。大量的实验表明，该方法在弱光图像增强方面具有优异的性能。
主权项：1.一种基于Retinex理论和色彩均衡模型的低照度图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一，解耦模块具有两个密集连接的特征混合注意力单元，从输入中提取灰度表示；步骤二，利用分量预测模块引导重构网络增强原始RGB图像的质量；步骤三，重建模块，采用全局通道注意，调整颜色差异，同时保持复杂的细节；步骤四，通过分段损失函数来解决各阶段约束目标，提高结果的整体性能和质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于Retinex理论和色彩均衡模型的低照度图像增强方法
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