公开(公告)号：CN114677450A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210273798.1

申请日：2022-03-19

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 刘春晓 ,  吴凡丁 ,  王勋 ,  周迪

IPC: G06T7/90 ,  G06T7/187 ,  G06T7/11 ,  G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及低光照图像增强和复原的多媒体技术领域，特别是指一种结合图像增强与图像融合的暗图像复原迭代神经网络方法，尤其适用于光照不均匀的低光照图像。本发明通过基于超像素的成对非均匀低光照图像数据集的制作流程和基于深度学习的增强融合迭代网络框架用于低照度图像增强。本发明的有益效果是：通过探究真实环境光照的特点，合成了非均匀光照图像数据集，避免了人工数据集和实拍数据集存在的问题，并且针对之前的基于深度学习的低光照图像增强算法所遇到的问题，在深度学习模型中提出了相对应的策略，以先粗略增强后融合细化的方式，同时结合迭代增强的思想，将输入的低光照图像逐步增强和恢复其光照。