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申请/专利权人：南京审计大学
摘要：本发明公开了一种基于小波变换的多尺度Transformer‑Unet低光图像的增强方法，包括以下步骤：步骤1、给定一个低光图像，使用卷积神经网络对其进行增强处理，提取出低光图像的光照特征Flight、浅层特征F0、以及梯度特征Fgradient，步骤2、将浅层特征F0和梯度特征Fgradient作为Transformer‑Unet网络的输入，得到中级增强图像IPE，步骤3、使用光照特征Flighe作为光照微调的指导，对中级增强图像IPE进行光照微调，得到目标曝光图像。本发明克服了卷积神经网络计算的局限性，弥补了Transformer块对低光图像中局部信息的忽视，最终得到正常曝光、细节完善的目标曝光图像，不仅保证了低光图像的细节信息，还实现了低光图像的光照增强，能够适应目标追踪等高层视觉任务的执行。
主权项：1.一种基于小波变换的多尺度Transformer-Unet低光图像的增强方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、给定一个低光图像，使用卷积神经网络对其进行增强处理，提取出低光图像的光照特征Flight、浅层特征F0、以及梯度特征Fgradient；步骤2、将浅层特征F0和梯度特征Fgradient作为Transformer-Unet网络的输入，得到中级增强图像IPE；步骤3、使用光照特征Flight作为光照微调的指导，对中级增强图像IPE进行光照微调，得到目标曝光图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京审计大学 一种基于小波变换的多尺度Transformer-Unet低光图像的增强方法
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