一种基于二值化神经网络的暗光视频增强方法及装置

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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。