一种基于多尺度全局联合局部的低光图像增强方法

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一种基于多尺度全局联合局部的低光图像增强方法
申请号:CN202510398481
申请日期:2025-04-01
公开号:CN119919772B
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于多尺度全局联合局部的低光图像增强方法,该方法搭建多尺度先验提取模块,将低光图像作为输入进行预训练,提取出图像的先验特征;通过引入多尺度先验提取,结合局部增强进行有效地捕捉复杂的全局和局部依赖关系,进一步地提升图像增强质量;通过引入自适应核选择模块利用空间变化操作动态选择特征,实现对不同输入的灵活适应;该方法还引入了一种动态伪标签生成框架,通过伪标签生成、动态置信度评估与知识蒸馏,提高了网络的泛化能力。本发明在实际应用场景如低光物体检测中也展现了优越性能,具有广泛的应用前景。
技术关键词
图像增强方法 图像增强网络 分支 标签 教师 模块 学生 观测噪声方差 状态空间模型 输入多尺度 高斯混合模型 生成框架 上下文特征 评分机制 通道 数据 场景
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