一种基于深度学习的低光照图像重建方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的低光照图像重建方法及系统，包括以下步骤：S1、构建双向图像转换与处理流程重建网络和自适应曝光合成网络，采集图像样本对两个网络进行训练。S2、连接双向图像转换与处理流程重建网络和自适应曝光合成网络，采用低光照传感器模型对噪声进行建模，得到合成的低光照图像。S3、采用合成的低光照图像对预设的U‑net网络进行训练。S4、将真实低光照图像输入至训练好的U‑net网络进行重建，得到低光照重建图像。本申请与传统技术相比，解决了图像从RGB域和RAW域难以相互转换和合成低光照图像时自适应调整曝光水平的问题。