基于多分支特征融合的无参考低光照遥感图像增强方法

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正文
推荐专利
基于多分支特征融合的无参考低光照遥感图像增强方法
申请号:CN202510432557
申请日期:2025-04-08
公开号:CN120450989A
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多分支特征融合的无参考低光照遥感图像增强方法,本发明模型总共分为三个模块:去噪模块、多维度特征融合增强模块、细节恢复模块。去噪模块主要负责对图像进行去噪处理;多维度特征融合增强模块通过设计语义信息提取分支、空间信息提取分支频率信息提取分支充分利用三种不同维度下的特征信息,获得增强的光照图;细节恢复模块在前一阶段增强的光照图的指导下设计空间细节恢复分支和频率细节恢复分支分别提取图像的空间信息和频率信息,最后生成的反射率图作为增强图像。该模型显著提升了低光照遥感图像增强的实用性和泛化能力。
技术关键词
遥感图像增强方法 Retinex理论 语义信息提取 光照 多分支 语义分割模型 语义特征 频率 反射率 空洞 输入神经网络模型 卷积模块 训练样本图像 计算机可执行指令 亮度
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