摘要
一种低光图像增强方法、系统、设备以及存储介质,属于计算机视觉技术领域,解决了现有低光照增强技术中图像恢复过程中结构信息丢失及亮度恢复不准确的问题。低光照图像生成低光多模态数据集;利用低光照图像、红外图和深度图获得自适应多模态融合特征;利用低光照图像分别获得照明分量和反射分量,将自适应多模态融合特征进行初步筛选;照明分量进行增强,获得增强后的照明分量;将反射分量与初步筛选后的自适应多模态融合特征依次进行选择和调整,分别获得反射分量特征和多模态特征;将反射分量特征和多模态特征进行增强,获得增强后的反射分量;将增强后的照明分量和增强后的反射分量进行相乘,获得增强后的图像。
技术关键词
低光图像增强方法
分量特征
光照
模态特征
多模态
融合特征
全局特征提取
网络
深度图
照明估计
多尺度
预训练模型
训练集
图像增强系统
模块
深度特征提取
计算机视觉技术
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
形象生成方法
多模态
关键点识别
构建虚拟形象
生成系统
触觉反馈模块
多模态交互
集成传感器
环境噪声消除
压电陶瓷传感器
异常检测方法
长短期记忆网络
交叉注意力机制
振动特征
视觉