公开(公告)号：CN116579939A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310482074.2

申请日：2023-04-29

申请人： 中国人民解放军海军特色医学中心 ,  复旦大学

发明人： 刘书林 ,  路红 ,  谢长勇 ,  刘勇 ,  李科华 ,  何值全 ,  冉武 ,  王俐钞 ,  吕传禄 ,  陆嘉文 ,  袁履凡

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于卷积神经网络和小波变换的低照度图像增强方法。本发明包括：(1)构建用于低照度图像增强的网络SWANet，包括用于第一阶段调整光照分布的网络MIANet和用于第二阶段去除残余噪声、完善细节的网络WNENet，其中使用基于注意力机制和多尺度特征的多尺度注意力融合模块、基于激发和压缩的通道注意力模块以及用于平衡空间域和频率特征的离散小波损失。(2)将低照度图像输入MIANet，得到初步增强的图像，再将其输入WNENet，得到最终的增强图像。通过SWANet从粗到细地增强过程，本发明能够有效调整不同区域的亮度和对比度，去除图像中的噪声，提高视觉体验。

公开(公告)号：CN116579940A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310482075.7

申请日：2023-04-29

申请人： 中国人民解放军海军特色医学中心 ,  复旦大学

发明人： 刘勇 ,  路红 ,  谢长勇 ,  刘书林 ,  李科华 ,  黄俊健 ,  任豪 ,  陆嘉文 ,  袁履凡 ,  王俐钞 ,  吕传禄

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的实时低照度图像增强方法。本发明方法包括：(1)对低照度RAW图像进行预处理，包括重排列、归一化和前置放大；(2)构建用于低照度图像增强的网络ADU‑Net，其中使用基于空洞卷积和残差连接的特征提取模块，以及基于注意力的自适应特征融合模块；(3)将低照度RAW图像输入ADU‑Net，得到增强后的sRGB图像。借助ADU‑Net的高效性和轻量性，本发明能够以接近实时的速度恢复低照度图像，有效提升低照度图像的亮度，并准确复原图像的色彩和细节信息，得到令人满意的视觉效果。