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基于深度学习的低照度图像增强方法、装置、设备及介质
申请人信息
- 申请人:深圳市瓴鹰智能科技有限公司
- 申请人地址:518000 广东省深圳市福田区沙头街道天安社区泰然五路8号天安数码城天济大厦三层3D-06室
- 发明人: 深圳市瓴鹰智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的低照度图像增强方法、装置、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410218493.X |
| 申请日 | 2024/2/28 |
| 公告号 | CN117808721A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06T5/92 |
| 权利人 | 深圳市瓴鹰智能科技有限公司 |
| 发明人 | 路振旺; 李升晨; 左浩博 |
| 地址 | 广东省深圳市福田区沙头街道天安社区泰然五路8号天安数码城天济大厦三层3D-06室 |
摘要文本
本发明涉及图像处理技术领域，揭露了一种基于深度学习的低照度图像增强方法、装置、设备及介质，该方法包括：提取待增强图像的频域特征及色彩特征；将频域特征以及色彩特征进行交叉融合，得到融合特征；根据融合特征对待增强图像进行注意力计算，得到宽动态增强图像；对宽动态增强图像进行交叉图像修复，得到待增强图像的低照度增强图像。通过本发明的实施，对待增强图像的频域特征及色彩特征进行融合，以及对注意力计算得到的宽动态增强图像进行图像修复，可以解决低照度场景下图像增强的效果较差的问题。 （来自 专利查询网）
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的低照度图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：获取待增强图像，提取所述待增强图像的频域特征及色彩特征；将所述频域特征以及所述色彩特征进行交叉融合，得到融合特征；根据所述融合特征对所述待增强图像进行注意力计算，得到宽动态增强图像；对所述宽动态增强图像进行交叉图像修复，得到所述待增强图像的低照度增强图像。