[发明专利]基于Retinex-Net的低照度图像增强算法在审
申请号: | 202310733090.4 | 申请日: | 2023-06-20 |
公开(公告)号: | CN116912110A | 公开(公告)日: | 2023-10-20 |
发明(设计)人: | 叶家威;尹芳 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨理工大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明针对Retinex‑Net网络对图像增强上可能出现颜色过度饱和、细节丢失等缺陷。提出了一种基于NARetinex‑Net的低照度图像增强算法。首先,在分解网络阶段使用残差网络和膨胀卷积提取深度特征;其次,在U型网络中结合改进的Res‑Inception模块和MBECANet注意力机制使提取的深度特征更适用噪声较多、光照分布不均匀的图像;最后,利用DenseNet思想对光照调整网络进行改进,上分支将普通的卷积替换成密集残差块,下分支使用Res‑Inception模块旨在深度提取亮度图像的颜色、纹理等信息,最后将上下分支的输出结果融合。实验表明,该算法在数据集上比普通的Retinex‑Net图像增强算法有更好的增强效果。 | ||
搜索关键词: | 基于 retinex net 照度 图像 增强 算法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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