公开(公告)号：CN115170415B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202210756511.0

申请日：2022-06-30

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗玉 ,  游璧佳 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/70 ,  G06T5/73 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例提供的一种低光照图像增强方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取低光照图像；确定目标深度曲线估计网络，并通过目标深度曲线估计网络对低光照图像进行无监督光照增强处理，得到相应的增亮图像；确定目标分解网络，并通过目标分解网络分别对低光照图像、以及增亮图像进行反射率的分解处理，得到对应反射率取值保持一致性的目标低光照反射率和目标增强图反射率；在确定光照增强后得到的目标反射率图像中存在模糊点和/或噪声点时，通过预先构建好的目标修复网络对目标反射率图像进行修复处理，以得到最优的图像增强效果。

公开(公告)号：CN115908198A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211694409.9

申请日：2022-12-28

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗玉 ,  游璧佳 ,  凌捷

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/90 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的低光照增强方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取低光照图像信息，对所述低光照图像信息进行数据预处理，得到图像的明度信息V和颜色信息，根据Retinex理论的变体对所述低光照图像信息进行分析，得到图像组成信息，根据解耦子网络对所述明度信息V进行处理，得到图像的明度信息V的第一照明图信息、反射率信息及噪声图信息，对所述第一照明图信息进行伽马校正，得到光照调整后的第二照明图信息，根据Retinex理论对所述第二照明图信息和所述反射率信息进行处理，得到增强后的图像明度V'，将所述增强后的图像明度V'与所述图像的颜色信息进行结合，得到低光照增强图像信息，本发明基于深度学习，达到较好的低光照增强效果。

公开(公告)号：CN115170415A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210756511.0

申请日：2022-06-30

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗玉 ,  游璧佳 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例提供的一种低光照图像增强方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取低光照图像；确定目标深度曲线估计网络，并通过目标深度曲线估计网络对低光照图像进行无监督光照增强处理，得到相应的增亮图像；确定目标分解网络，并通过目标分解网络分别对低光照图像、以及增亮图像进行反射率的分解处理，得到对应反射率取值保持一致性的目标低光照反射率和目标增强图反射率；在确定光照增强后得到的目标反射率图像中存在模糊点和/或噪声点时，通过预先构建好的目标修复网络对目标反射率图像进行修复处理，以得到最优的图像增强效果。