一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统

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一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统
申请号:CN202411828075
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119762369B
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统,涉及图像曝光修正领域。解决了现有曝光校正和对比度增强方法通常只能校正曝光不足的误差,无法提升图像质量的问题。方法包括:采集图像数据;通过改进拉普拉斯金字塔构建图像曝光校正架构,所述图像曝光校正架构包括:四个子网,第一个子网为一个四层编码器‑解码器网络,第二个子网和第三个子网均为一个三层编码器‑解码器网络;第四个子网为一个三层编码器‑解码器网络;通过图像曝光校正架构对图像数据进行色彩校正和细节增强。本发明应用于水面无人艇目标识别领域。
技术关键词
图像增强方法 拉普拉斯金字塔 多尺度 解码器 编码器 色彩校正 上采样 图像增强系统 图像增强单元 网络 光照 水面无人艇 频段 数据采集单元 可读存储介质 退化模型 处理器
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