一种基于深度可分离卷积的低光照图像快速清晰化方法

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一种基于深度可分离卷积的低光照图像快速清晰化方法
申请号:CN202410977473
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118781001B
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度可分离卷积的低光照图像快速清晰化方法,属于图像处理的技术领域,包括以下步骤,在夜间采集图像,作为待处理图像集,并划分为训练集和验证集构建低光照图像清晰化网络模型,构建训练用的损失函数,将训练集输入到低光照图像清晰化网络模型中,进行训练,并通过损失函数优化低光照图像清晰化网络模型的参数,得到训练好的处理模型,将验证集输入到处理模型中,得到清晰化后的图片;本发明采用上述方法,使得对亮度较低的图像有很好的增强效果,实现了在不需要额外的参考图像的条件下,只使用低光照图像即可完成对处理模型的训练,并实现了快速低光照图像清晰化的效果。
技术关键词
清晰化方法 图像 光照 归一化模块 卷积模块 特征提取模块 损失函数优化 曲线 上采样 亮度 解码器 像素 编码器 网络 算法 参数 残差结构 训练集 通道
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