摘要
本发明公开了一种图像增强模型的构建方法、一种图像的增强方法、装置、设备及介质。一种图像增强模型的构建方法包括:获取原始样本集,其中,原始样本中包括至少一个目标图像以及与所述目标图像匹配的增强图像;根据各目标图像以及与所述目标图像匹配的增强图像形成训练样本集,增强图像用于作为训练样本中的标注数据;使用训练样本集对卷积神经网络模型进行训练,得到图像增强模型。通过本发明的技术方案,能够实现图像增强模型的构建以及图像的增强,降低了图像增强模型的构建难度,提高了图像增强工作的效率与图像增强结果的质量。
技术关键词
卷积神经网络模型
图像增强模型
图像匹配
分量特征
色彩
训练样本集
通道
像素点
模型训练模块
多尺度特征
特征提取模型
显示设备
特征提取单元
图像处理模块
图像获取模块
处理器
可读存储介质
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加速劣化
自动分析方法
电化学传感器技术
校正
图像
融合算法
LBP特征提取
局部纹理特征
度度量方法
可视化平台系统
WebSocket推送告警信息
三维可视化引擎
数字孪生模型
建筑模型
生成系统
局部注意力机制
视角
特征提取模块
相机
气体识别方法
电子鼻
模型预训练
数据
卷积神经网络模型