摘要
本发明公开了一种图像质量增强方法及系统,涉及电力系统智能检测技术领域,包括:将预处理的高压电线事故现场图片输入多尺度卷积神经网络获取特征图;将特征图分别输入亮度分支、对比度‑纹理分支和电磁‑去噪分支,获得对应分支的特征图;将所有分支的特征图输入训练后的门控网络,获得每个分支的融合权重;根据每个分支的融合权重,对每个分支的特征图进行加权求和,获得增强图像。本发明能够有针对性地增强高压电线事故现场图像的质量。
技术关键词
高压电线
事故现场
分支
电力系统智能检测技术
图片
图像增强网络
轻量级卷积神经网络
对比度
残差学习
多任务
注意力
图像增强模块
输入多尺度
编码器
残留噪声
图像获取模块
动态
噪声强度
滤波
系统为您推荐了相关专利信息
图像分类方法
融合特征
图像分类模型
分支
注意力
数据库索引系统
图片
语音识别技术
关键词
网页形式
热点检测方法
源节点
制程
集成电路计算机辅助设计技术
样本
表面印刷图案
铝板
监测系统
错误报警
数据储存单元