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一种基于多尺度特征选择性融合的暗光图像增强方法

基本信息

申请号 CN202111078582.1 申请日 -
公开（公告）号 CN113628152A 公开（公告）日 2021-11-09
申请公布号 CN113628152A 申请公布日 2021-11-09
分类号 G06T5/50（2006.01）I;G06T5/00（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 张静;魏磊杰;曾繁玉;李云松 申请（专利权）人 南京天巡遥感技术研究院有限公司
代理机构 南京钟山专利代理有限公司 代理人 戴朝荣
地址 210023江苏省南京市玄武区玄武大道108号聚慧园2号楼1504室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于多尺度特征选择性融合的暗光图像增强方法，属于图像增强技术领域。该图像增强方法使用下采样模块对暗光图像进行特征提取，从多个角度有选择性地提取亮度特征及细节特征；在下采样模块中抽取低层特征作为多尺度特征进行融合，充分发掘相邻层特征之间的联系，进而提升网络的泛化性能；通过SE模块自适应地学习多尺度融合权重，使这些多尺度特征有选择性地与多尺度特征选择性融合的神经网络的输出特征进行相加融合；使用卷积运算对融合特征进行色彩修正和维度重塑，使得增强图像在信噪比、锐化度以及颜色保真度等方面均有良好的性能。本发明暗光图像增强方法在图像对比度拉伸、细节保持等方面均取得更为优良的效果。