摘要
本申请提供了一种图像增强方法、电子设备、存储介质及产品。该图像增强方法包括:获取待处理的图像,预处理图像,生成第一图像,预处理包括去噪、亮度调整中的至少一种;利用预训练的图像增强模型对第一图像进行图像增强处理,生成第二图像,图像增强模型是利用预设神经网络训练得到的,且图像增强模型的损失函数是根据预设神经网络输出的图像的参数自适应变化的;后处理第二图像,得到目标图像,后处理包括边缘增强、对比度调整、直方图均衡化中的至少一种。本申请能够有效适应各种环境和不同类型的低光照图像,图像处理速度快、效率高、适用范围广,且处理后图像的清晰度和细节保真度好,有效提升视觉效果。
技术关键词
图像增强方法
图像增强模型
直方图均衡化
神经网络训练
对比度
低光照条件
亮度
电子设备
噪声
上采样
去噪算法
残差学习
计算机程序产品
处理器
边缘轮廓
摄像设备
图像处理
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
CT影像数据
多维特征向量
深度学习网络提取
形态学特征
智能预测方法
电子设备壳体
油墨印刷层
印刷图案
自动标记
图像
剩余寿命预测方法
剩余使用寿命预测
梯度下降算法
机械设备监控系统
设备运行数据
Retinex算法
智能监测系统
多维度数据分析方法
图像增强模块
直方图均衡化方法