公开(公告)号：CN118429223A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410472054.1

申请日：2024-04-19

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 吴浩然 ,  丁新 ,  胡锦 ,  袁文轲 ,  刘念伯 ,  罗熙 ,  黄婧

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06T7/40 ,  G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种低质量人脸图像的无监督增强方法和存储介质，属于图像增强技术领域，本申请通过构建构建增强模型，对人脸图像信息和光照状态进行解析，实现非均匀人脸图像的亮度增强，增强模型基于深度学习和神经网络技术，能够自动学习人脸图像的特征和增强方法，提高图像的质量，然后通过使用生成对抗网络模型构建判别模型，结合约束函数对增强模型的输出进行处理，以保持增强结果的真实细节和自然图像状态，并对增强结果进行有效的约束，本申请充分挖掘了图像中的人脸特征信息，并保持了自然曝光的人脸状态，使得低曝光区域的人脸信息接近自然状态，并更好地表达出清晰精细的特征纹理，从而有效提升了模型图像的重建性能。