一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法

本发明提出了一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法。将真实正常光照图像送入低照度图像生成网络得到合成低照度图像，将真实低照度图像经过预处理网络后送入低照度图像增强网络得到合成正常光照图像，再利用多模态教师模型中的图像/文字编码器，对生成结果进行编码得到特征向量，利用特征向量对低照度图像增强/生成网络图像增强前后一致性、图像增强效果等方面进行评价，指导低照度图像增强/生成网络得到更好的结果。该方法在保证了较低的网络复杂度和计算消耗的同时，无监督的训练方法摆脱了对配对训练数据的依赖，多模态信息的加入使低照度图像增强网络能够适应多种不同真实低照度环境，实现了较好的图像增强效果。