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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明涉及一种低光照视频增强模型的训练及低光照视频的增强方法，通过无监督训练的方式，实现不需要获取成对数据，只需要低光照场景下的视频即可完成对低光照视频增强模型的训练，并且，通过损失函数的设计，在总损失函数增加预测视频帧熵值的损失函数，从而使得训练得到的低光照视频增强模型能够学习低光照视频中本身的噪声，并且减少输出视频的噪声，从而使低光照视频增强模型面对真实场景下的低光照视频，也可以达到更好的增强效果，不会因为缺少监督导致噪声较大，或对降噪策略设置的不合理，而影响实际的增强效果。
主权项：1.一种低光照视频增强模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取低光照环境下采集的视频集；基于所述低光照环境下采集的视频集以及预设的总损失函数，训练得到低光照视频增强模型；其中，预设的总损失函数中至少包含预测视频帧熵值的损失函数；所述预测视频帧熵值的损失函数用于对所述视频集中的视频帧进行熵约束，减少输出视频的噪声；所述输出视频为所述低光照视频增强模型输出的正常光照视频；其中，所述低光照视频增强模型用于对待增强的低光照视频进行增强，输出所述待增强的低光照视频对应的正常光照视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 低光照视频增强模型的训练及低光照视频的增强方法
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