

低照度图像多级增强方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
雨巷****怡轩
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低照度图像多级增强方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
本发明涉及图像处理领域,揭露一种低照度图像多级增强方法、装置、电子设备以及存储介质,所述方法包括:采集低照度图像及其对应的对比增级图像,识别低照度图像的低照强度,计算低照度图像的低照射分量与低反射分量,并计算对比增级图像的对比照射分量;构建低照射分量与对比照射分量之间的照射矩阵范数,计算照射矩阵范数的照射矩阵迹,根据照射矩阵迹,计算低照强度的强度变换矩阵;利用强度变换矩阵确定低照度图像的增强照射分量,基于增强照射分量与低反射分量,计算低照度图像的增强照度图像。本发明可以表征不同光照条件下环境光变化的光照强
图像增强方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了图像增强方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习领域,具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为:获取目标图像;利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器,对目标图像进行至少一次编码,得到至少一个特征向量;根据至少一个特征向量以及图像增强模型中的生成器,确定目标图像的增强图像。本实现方式可以提高图像增强的效率。
一种低照度图像增强方法、系统、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种低照度图像增强方法、系统、设备及存储介质,通过将目标低照度图像数据导入图像增强网络模型进行图像增强处理,得到权重参数、全局增强图数据和局部调整图数据,来根据权重参数、全局增强图数据和局部调整图数据计算出逆照明图数据,将逆照明图数据与目标低照度图像数据进行哈达玛积运算,得到目标低照度图像增强后的图像数据,可以实现高效且均匀的低照度图像增强处理。本发明采用全局增强、局部调整的方式,解决了因图像照度分布不均匀而导致的低照度图像增强困难的问题;创造性地运用“一体三通道”的网络结构提取出全局和局部特
图像的盲增强方法及装置、电子设备、存储介质.pdf
本申请提供一种图像的盲增强方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质,该方法包括:将目标图像输入已训练的残差特征提取网络,获得目标图像的残差特征;将目标图像输入已训练图像修复网络的编码器,获得目标图像的纹理特征和结构特征;通过图像修复网络的多尺度填充模块对纹理特征和结构特征分别进行多尺度填充处理,得到填充后纹理特征和填充后结构特征;将填充后纹理特征、填充后结构特征和残差特征输入已训练图像修复网络的特征均衡模块,获得均衡融合特征;将均衡融合特征、纹理特征和结构特征输入已训练图像修复网络的解码器,获得目标图像的
图像渲染方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
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