公开(公告)号：CN117218011A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310951652.2

申请日：2023-07-31

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  张庚辰 ,  李团

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06T5/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出了基于归一化流模型的暗光图像增强方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明提出了一种基于Transformer的条件归一化流网络模型，该模型利用图像结构信息作为条件，并通过可逆的归一化流实现图像分解和重建。通过可逆的条件归一化流网络，将正常光图像分解为多尺度的条件特征和隐含特征。利用高维的条件特征，更充分地表达了光照无关的图像结构信息，服从正态分布的隐含特征以简单的形式表达了正常光图像的光照特征。在特征空间中隐式地对图像进行分解和重组，本方法能够恢复出光照和色彩更真实的图像增强结果。

公开(公告)号：CN117726541B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410176676.X

申请日：2024-02-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  张庚辰 ,  李和松

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/98 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提出了一种基于二值化神经网络的暗光视频增强方法及装置，该方法包括：获取Bayer阵列存储的RAW暗光带噪视频，对RAW暗光带噪视频进行重组处理和曝光增强处理，得到初步优化视频；构建候选二值化神经网络，根据候选二值化神经网络提取初步优化视频的浅层特征，对提取到的特征进行多帧融合以及从融合特征中重建出最终优化视频；基于最终优化视频和参考正常光照图像，计算损失值，并基于损失值对候选二值化神经网络的网络模型参数进行优化，得到训练好的二值化神经网络；将其他初步优化视频输入二值化神经网络得到重建视频，根据图像质量评价标准评价重建视频，得到客观评估指标。本申请能够增强暗光视频的亮度，去除暗光环境拍摄产生的严重噪声。

公开(公告)号：CN117726541A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410176676.X

申请日：2024-02-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  张庚辰 ,  李和松

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/98 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提出了一种基于二值化神经网络的暗光视频增强方法及装置，该方法包括：获取Bayer阵列存储的RAW暗光带噪视频，对RAW暗光带噪视频进行重组处理和曝光增强处理，得到初步优化视频；构建候选二值化神经网络，根据候选二值化神经网络提取初步优化视频的浅层特征，对提取到的特征进行多帧融合以及从融合特征中重建出最终优化视频；基于最终优化视频和参考正常光照图像，计算损失值，并基于损失值对候选二值化神经网络的网络模型参数进行优化，得到训练好的二值化神经网络；将其他初步优化视频输入二值化神经网络得到重建视频，根据图像质量评价标准评价重建视频，得到客观评估指标。本申请能够增强暗光视频的亮度，去除暗光环境拍摄产生的严重噪声。