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医学图像增强方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
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雨巷****可歆
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本申请涉及一种医学图像增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从预设的医学图像集合中任意抽取一幅医学图像作为目标医学图像，将除目标医学图像之外的其余医学图像作为新增医学图像集；其中，目标医学图像与新增医学图像集中的各医学图像分别对应不同采集方位下的同一部位的医学图像；根据目标医学图像、新增医学图像集和预设的神经网络模型，得到预测医学图像；预测医学图像的信噪比大于目标医学图像的信噪比或新增医学图像集中各医学图像的信噪比；根据预测医学图像，得到增强后的医学图像。
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本申请公开了一种图像增强方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取待进行图像增强的原始图像；针对原始图像中的每个像素点，根据以像素点为中心的预设像素区域内的多个像素值，确定像素点对应的对比度增益系数和浮动修正系数；基于像素点在原始图像中对应的纹理情况，利用浮动修正系数对像素点对应的对比度增益系数进行缩小或增大，得到修正后的目标对比度增益系数；基于目标对比度增益系数对原始图像中每个像素点进行增强处理，获取增强后的目标图像，根据像素点在原始图像中对应的纹理情况，有针对性的进行对比度增强或抑制，从而使图像看起来
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图像增强方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对原始图像进行分块，得到图像块；所述原始图像是待增强的低照度图像；基于所述图像块在所述原始图像中的分布情况，确定所述原始图像的全局增强系数；基于所述全局增强系数对所述原始图像进行光照增强，得到第一增强图像；获取所述第一增强图像的图像过曝信息；根据所述图像过曝信息确定所述第一增强图像对应的图像缺失数据；从所述原始图像中提取与所述图像缺失数据相匹配的图像补充数据；基于所述图像补充数据对所述第一增强图像进行补偿，以得到目标图像。采用本方法能够
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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。
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