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申请/专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
摘要：本发明公开一种基于颜色偏移矫正的夜光图像增强方法及装置，涉及图像增强领域，针对现有夜间图像增强算法增强后亮度不均的问题，本发明通过学习过度曝光和曝光不足的图像来矫正图像的颜色偏移。首先经过一个基于U‑Net的网络来提取过度曝光和曝光不足的图像特征，然后通过一个融合特征生成器来生成亮度补偿特征图。通过颜色偏移模块来估计夜光图像的颜色特征图与亮度补偿特征图之间的颜色偏移。最后根据这些偏移量对图像的颜色偏移进行矫正以实现夜光图像增强。本发明不仅能够提高图像的亮度，而且可以更好地保留图像细节和色彩信息。
主权项：1.一种基于颜色偏移矫正的夜光图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，夜光图像增强模型设计：包括一个基于U-Net的特征提取模块、一个颜色偏移估计模块和一个颜色偏移矫正模块；步骤B，从样本库中选取开源数据集来进行实验；步骤C，构建基于颜色偏移矫正的夜光图像增强模型；步骤C1，构建并训练基于U-Net的特征提取模块；自样本库中提取任意图像，获取该图像对应的过度曝光图像和曝光不足图像以及对应的真实图像，将曝光图像和曝光不足图像输入到基于U-Net的特征提取模块，提取到对应的一维亮度特征图和；步骤C2，一维亮度特征图和通过亮度估计得到三维亮色特征和三维暗色特征，再将三维亮色特征和三维暗色特征以及过度曝光图像输入到融合特征生成器得到融合后的三维亮度补偿特征图；步骤C3，融合后的三维亮度补偿特征图作为一个辅助补偿信息与三维亮色特征和三维暗色特征经过颜色偏移估计模块分别可以得到亮色偏移量和暗色偏移量；步骤C4，亮色偏移量和暗色偏移量以及过度曝光图像输入到颜色偏移矫正模块中以得到最后的模型输出；在训练阶段，夜光图像增强模型通过亮度估计得到三维亮色特征和三维暗色特征的过程通过以下计算方式进行计算： 在训练阶段，模型输出与真实图像之间的差异通过以下损失函数进行计算，以调整网络参数： 其中，、分别是平均绝对值误差、余弦相似度、结构相似性损失和VGG损失，、是超参数。
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权利要求：
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