一种基于可逆网络的低亮度图像增强方法、装置及产品

本发明涉及一种基于可逆网络的低亮度图像增强方法、装置及产品。基于可逆网络的低亮度图像增强方法包括：S1、将低亮度图像I分解为反射分量R和光照分量L；提取低亮度图像I的颜色信息gc(I)和边界信息ge(I)；S2、采用经过双向训练的可逆神经网络模型对R、L进行优化，得到中间特征RN、LN；S3、对RN进行卷积处理得到增强光照分量对LN进行卷积处理得到增强反射分量将和合成得到增强后的图像本发明将低光照图像的反射分量和光照分量转换为正常光照图像的对应分量，在转换过程中，使用多个可逆变模块迭代优化这两个分量，实现了一个分量对另一个分量的互相优化，最终使生成的正常光照图像更加接近真实值，从而使得图像增强效果更好。