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申请/专利权人：深圳棱镜空间智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于可逆神经网络的图像增强方法、装置、设备及介质，获取初始图像，基于所述初始图像构建样本数据集，所述样本数据集包含初始图像、增强图像与噪声图像，所述初始图像与所述增强图像之间的差为增强信息；基于所述样本数据集对预设可逆神经网络进行训练，以学习所述样本数据集中初始图像、噪声图像与所述增强信息之间的映射关系，得到目标可逆神经网络；根据所述目标可逆神经网络所学习的所述映射关系对待处理图像进行处理，生成增强图像。本发明通过预设可逆神经网络学习初始图像、噪声图像与增强信息之间的映射关系，再由学习得到的目标可逆神经网络对待处理图像进行图像增强，有效提高当前图像增强的可用性。

主权项：1.一种基于可逆神经网络的图像增强方法，其特征在于，所述基于可逆神经网络的图像增强方法包括：获取初始图像，基于所述初始图像构建样本数据集，所述样本数据集包含初始图像、增强图像与噪声图像，所述初始图像与所述增强图像之间的差为增强信息；基于所述样本数据集对预设可逆神经网络进行训练，以学习所述样本数据集中初始图像、噪声图像与所述增强信息之间的映射关系，得到目标可逆神经网络；根据所述目标可逆神经网络所学习的所述映射关系对待处理图像进行处理，生成增强图像；其中，所述基于所述样本数据集对预设可逆神经网络进行训练，以学习所述样本数据集中初始图像、噪声图像与所述增强信息之间的映射关系，得到目标可逆神经网络的步骤包括：根据所述样本数据集中的初始图像与增强图像计算增强信息；基于所述初始图像与所述增强信息对预设可逆神经网络进行训练，以学习所述样本数据集中初始图像、噪声图像与所述增强信息之间的映射关系，得到目标可逆神经网络；其中，所述基于所述初始图像与所述增强信息对预设可逆神经网络进行训练的步骤还包括：对预设可逆神经网络的损失函数进行优化，以求解所述预设可逆神经网络的网络参数；所述预设可逆神经网络的损失函数为： ；其中，，，为大于0的比例参数，，，分别为： ； ； ；其中，O表示输入的初始图像，R表示输入的增强信息，E表示增强图像，Z表示噪声图像，为第i幅初始图像对应的噪声图像，为第i幅初始图像，为第i幅初始图像对应的增强信息，i＝1，2，3，...，N，qr为残差分布。

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百度查询： 深圳棱镜空间智能科技有限公司 基于可逆神经网络的图像增强方法、装置、设备及介质