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公开(公告)号：CN108447036A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810246429.7
申请日：2018-03-23
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明所述基于卷积神经网络的低光照图像增强方法，包括以下步骤：首先在卷积模块中输入特征图像，然后通过若干卷积模块进行处理。在每个卷积模块中，都在若干条卷积层路径下对特征图像进行第一次分支处理，并将整合后的第一次分支处理数据进行第二次分支处理，得到卷积模块的输出。在最后一个卷积模块后，使用卷积层进行计算，得到神经网络的输出，利用损失函数计算网络输出的图像数据与实际图像的差值，根据差值优化卷积神经网络的参数。本发明利用卷积神经网络实现低光照图像的增强，并利用损失函数对神经网络中的参数进行约束优化，达到所期望的增加图像的亮度、对比度，提升图像主观美感的效果，并极大程度上保持图像原有的结构、细节信息。
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