公开(公告)号：CN115564671B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202211165701.1

申请日：2022-09-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 闫子飞 ,  张志路 ,  徐溶键 ,  刘铭 ,  左旺孟

IPC: G06T5/90 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455

Abstract: 基于长短曝光图像对的自监督图像复原系统，属于图像复原领域。解决了现有利用长短曝光的互补性进行图像复原方法，在模型训练阶段图像复原模型的损失函数的确定依赖于目标图像，存在目标图像获取困难的问题。本发明通过利用短曝光和长曝光图像的互补性进行图像复原，即联合长短曝光图像作为图像复原模型D输入以复原出更好效果的图像。本发明在图像复原模型D训练阶段采用自监督的方式进行参数学习。且自监督的方式进行参数学习的过程中，确定图像复原模型D的损失函数#imgabs0#，并利用损失函数#imgabs1#对图像复原模型D的卷积参数进行更新，实现对图像复原模型D以自监督的方式进行卷积参数学习。本发明主要用于图像复原。

公开(公告)号：CN115564671A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211165701.1

申请日：2022-09-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 闫子飞 ,  张志路 ,  徐溶键 ,  刘铭 ,  左旺孟

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 基于长短曝光图像对的自监督图像复原系统，属于图像复原领域。解决了现有利用长短曝光的互补性进行图像复原方法，在模型训练阶段图像复原模型的损失函数的确定依赖于目标图像，存在目标图像获取困难的问题。本发明通过利用短曝光和长曝光图像的互补性进行图像复原，即联合长短曝光图像作为图像复原模型D输入以复原出更好效果的图像。本发明在图像复原模型D训练阶段采用自监督的方式进行参数学习。且自监督的方式进行参数学习的过程中，确定图像复原模型D的损失函数，并利用损失函数对图像复原模型D的卷积参数进行更新，实现对图像复原模型D以自监督的方式进行卷积参数学习。本发明主要用于图像复原。