基于Retinex约束下的生成式结构低照度图像增强方法

AITNT
正文
推荐专利
基于Retinex约束下的生成式结构低照度图像增强方法
申请号:CN202510596099
申请日期:2025-05-09
公开号:CN120495108A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
基于Retinex约束下的生成式结构低照度图像增强方法。涉及图像处理技术领域,具体涉及基于Retinex约束下的生成式结构低照度图像增强方法技术领域。本发明构建基于Retinex约束下的生成式结构低照度图像增强模型,整合物理模型和生成网络的优势,最终实现对低照度图像中光照不均、噪声污染及内容缺失等复杂退化问题的系统性优化。所述方法包括如下步骤:获取并预处理图像数据集;将预处理后的数据集划分为训练集和验证集;构建基于Retinex约束下的生成式结构低照度图像增强模型,并将其命名为ReGDiff模型;将待处理的低光照图像输入ReGDiff模型;得到增强后的图像。
技术关键词
图像增强模型 预处理图像数据 照度 卷积模块 生成对抗网络 平滑度 分支 生成机制 图像处理技术 反射率 计算机 照明 处理器 可读存储介质 光照 存储器 电子设备
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于教育人工智能融合兴趣、实景等学外语和做作业系统和方法
教育人工智能 生物信号传感器 兴趣 双向长短期记忆网络 光学显示模组
2
灯柜设计过程的灯源布局方法及系统
交叉点 照度计 粒子群优化算法 轨道组 布局方法
3
一种基于深度学习的油液磨粒动态监测方法及系统
磨粒图像 生成对抗网络模型 动态监测方法 油液 磨粒数量
4
一种基于双分支神经网络的天然气泄漏量化方法
分支 时序特征 天然气 数据 神经网络模型
5
基于振动数据二维化和多类别增广的结构损伤识别方法
结构损伤识别方法 多尺度特征提取 混合损失函数 生成对抗网络 样本
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号