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公开(公告)号：CN110288555A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910587997.8
申请日：2019-07-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的胶囊网络的低照度增强方法，具体步骤如下：（一）采集数据源，制作数据集，对所有图像数据进行像素值归一化处理；（二）进行改进的胶囊网络的构建，其中前三层为编码器，后三层为解码器；（三）计算损失函数；（四）进行网络的训练，重构图像及进行参数更新得到增强后的图像。本发明在低光环境下拍摄的图像不受到低动态范围和噪声的影响并仍得到接近于正常照度下的图。
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公开(公告)号：CN111950649B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010845890.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与胶囊网络的低照度图像分类方法，解决的技术问题是在弱光下拍摄的低照度图像太暗，以至于视觉效果以及图像分类的结果效果不佳，其中的细节缺失和噪声影响图像的分类。该方法利用CBAM注意力机制网络来增强低照度图像的亮度、去除图像的噪声、提高低照度图像的细节，再将增强后的图像输入胶囊网络中进行分类。本发明通过注意力机制与胶囊网络对低照度图像进行亮度和噪声上的优化，得到亮度增强并且细节清晰的图像，并在分类弱光环境下的图像效果更好。
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公开(公告)号：CN111950649A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010845890.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与胶囊网络的低照度图像分类方法，解决的技术问题是在弱光下拍摄的低照度图像太暗，以至于视觉效果以及图像分类的结果效果不佳，其中的细节缺失和噪声影响图像的分类。该方法利用CBAM注意力机制网络来增强低照度图像的亮度、去除图像的噪声、提高低照度图像的细节，再将增强后的图像输入胶囊网络中进行分类。本发明通过注意力机制与胶囊网络对低照度图像进行亮度和噪声上的优化，得到亮度增强并且细节清晰的图像，并在分类弱光环境下的图像效果更好。
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公开(公告)号：CN110288555B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910587997.8
申请日：2019-07-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的胶囊网络的低照度增强方法，具体步骤如下：（一）采集数据源，制作数据集，对所有图像数据进行像素值归一化处理；（二）进行改进的胶囊网络的构建，其中前三层为编码器，后三层为解码器；（三）计算损失函数；（四）进行网络的训练，重构图像及进行参数更新得到增强后的图像。本发明在低光环境下拍摄的图像不受到低动态范围和噪声的影响并仍得到接近于正常照度下的图。
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