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
系统为您推荐了相关专利信息
融合优化方法
优化装置
节点
编译优化技术
卷积神经网络模型
三维卷积神经网络模型
空调系统负荷
电力预警方法
训练样本数据
生成特征向量
深度学习网络模型
点云配准方法
注意力
卷积神经网络模型
点云特征