公开(公告)号：CN115456884A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210578520.5

申请日：2022-05-25

Applicant: 之江实验室 ,  中国科学院信息工程研究所

Inventor： 朱世强 ,  李特 ,  操晓春 ,  罗君 ,  任文琦

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的全面屏手机图像增强方法，其步骤包括：1)选取或构建一数据集，所述数据集中的每一图像数据对包括由覆盖透明玻璃和不覆盖透明玻璃的同一部智能手机对同一场景所拍摄的图像；2)构建一图像增强模型；3)采用有监督方式利用所述数据集训练所述图像增强模型：首先对低质量图像y进行增强得到增强图像Y’，然后与高质量图像Y进行损失函数计算，优化图像增强模型；4)采用无监督方式利用数据集训练图像增强模型：首先利用优化后的模型对图像y进行增强得到Y’，然后基于Y’计算损失优化模型；5)利用优化后的图像增强模型对全面屏手机拍摄图像的色调和饱和度通道进行迭代增强，得到对应的高质量的图像。