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基于深度学习的U-net网络的低照度成像算法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-719-6280-3286
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于深度学习的U-net网络的低照度成像算法及装置,该算法具体包括:步骤101:对原始图像进行打包变换像素通道的预处理;步骤102:利用步骤101中预处理的图像进行U-net网络的数据训练,其中,在U-net网络的最后一层使用交叉熵函数与softmax函数;步骤103:通过训练后的U-net网络对采集到的低照度图像进行处理,并对处理后的图像进行Gamma校正,并输出最终图像。本发明提出的算法效率较高,能够提高信噪比,增强显示图像细节,很好地还原低照度成像图像的细节部分,提高低照度图像亮度,使视频图像能在低照度环境下快速清晰成像。
附件下载:  (原始资料备查)

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