一种超低照度全彩夜视成像方法

本发明公开了一种超低照度全彩夜视成像方法，其首先通过CIS传感器获取视频图像数据，接着将视频图像数据采用深度学习卷积神经网络进行曝光融合处理，而且采用神经网络搜索对深度学习卷积神经网络进行优化，并且采用神经元剪枝进行裁减处理；然后将经过曝光融合处理后的图像数据进行降噪处理，具体是采用中值滤波与双边滤波相结合的方法；最后将经过降噪处理的视频图像数据采用生成对抗网络进行处理，将RAW图像数据作为输入层，输出层则生成对应的RGB图像数据并传输给显示设备。本发明针对低光夜视场景构建适合的深度神经网络和算法，实现从RAW数据到高质量RGB图像的重建，将超低照度夜视图像转换为清晰可辨的全彩色图像。