CN117670733A - 一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法 - Google Patents
一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117670733A CN117670733A CN202311616072.4A CN202311616072A CN117670733A CN 117670733 A CN117670733 A CN 117670733A CN 202311616072 A CN202311616072 A CN 202311616072A CN 117670733 A CN117670733 A CN 117670733A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- low
- image
- priori knowledge
- wavelet
- module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 36
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 13
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 2
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 2
- 108700016256 Dihydropteroate synthases Proteins 0.000 claims 5
- 238000005286 illumination Methods 0.000 abstract description 19
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 6
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
- G06N3/0455—Auto-encoder networks; Encoder-decoder networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
- G06V10/806—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of extracted features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法，首先输入低光照图像和标签图像，经过潜在编码器得到先验知识真值；然后使用先验知识训练扩散模型，在预测阶段，使用随机噪声得到先验知识；再使用先验知识P构建基于小波的Transformer模块；利用基于小波的Transformer模块，构建对称分层网络架构；最终使用输出图像与先验知识真值优化网络模型。本发明成功解决了在低光照条件下图像细节部分的恢复问题，为低光照图像增强提供了一种高效的解决方案。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种低光照图像增强方法。
背景技术
低光照图像增强是算机视觉和图像处理领域的重要任务，其目标是改善在低光条件下拍摄的图像质量。该任务的挑战在于在低光条件下拍摄图像通常包含有限的可见信息，细节可能模糊或不可见。在增强图像时，需要解决信息损失的问题，以恢复图像的细节和内容。基于色彩一致性为理论基础的Retinex分解算法，被广泛用于低光照图像增强。然而，Retinex分解算法在进行增强图像时，经常会出现在估计照度分量的时候会产生图像失真的现象。此外Retinex分解算法对噪声不敏感，去噪效果不好。文献“空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强[J].计算机工程,2023,49(06)：193-200+207.”公开了一种使用Retinex分解算法的低照度图像增强算法。Retinex分解算法的理论基础是三色理论和颜色恒常性，图像首先进行高斯滤波以平滑图像，接着进行对数与反对数映射。对数映射用于增强图像的细节，而反对数映射则用于抑制过曝和欠曝现象。最后，采用图像拉伸算法来扩展图像的亮度范围，以确保图像具有良好的对比度和可视性。文献所述方法是一种基于多尺度的Retinex分解的低光照图像增强算法，其很好的解决了颜色的失真问题。然而，仍需要进一步改进来解决细节信息的恢复和噪声抑制方面的挑战。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法，首先输入低光照图像和标签图像，经过潜在编码器得到先验知识真值；然后使用先验知识训练扩散模型，在预测阶段，使用随机噪声得到先验知识；再使用先验知识P构建基于小波的Transformer模块；利用基于小波的Transformer模块，构建对称分层网络架构；最终使用输出图像与先验知识真值优化网络模型。本发明成功解决了在低光照条件下图像细节部分的恢复问题，为低光照图像增强提供了一种高效的解决方案。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
步骤1：输入低光照图像Ilow和标签图像Igt，经过潜在编码器得到先验知识真值pgt；
输入低光照图像Ilow和标签图像Igt，将它们在通道维度进行合并，然后将合并后的图像输入到潜在编码器LE，潜在编码器LE由多个残差模块连接而成的卷积层组成；
通过对潜在编码器LE提取的特征进行平均池化操作，得到一个知识向量；
通过多个全连接层，将该知识向量映射到先验知识真值过程如下：
pgt＝LE(Cat(Ilow，Igt)) (1)
式中，LE表示潜在编码器，Cat表示通道维度的合并操作；
步骤2：使用先验知识pgt训练扩散模型，在预测阶段，使用随机噪声得到先验知识P；
所述扩散模型是一种生成模型，包括两个过程，分别为前向过程和反向过程；其中前向过程又称为扩散过程，前向过程是加噪的过程；
扩散模型对先验知识pgt进行加噪生成噪声变体pt，过程如下：
其中αt＝1-βt，βt∈(0，1)是一个控制添加噪声方差的场数超参数，对应于扩散步骤T；p0表示初始概率分布，αi表示扩散过程中的控制参数，用于混合先验知识和噪声；
反向过程是一个T步马尔可夫链，以相反的方式从pt回推到p0；具体来说，对于从pt回推到pt-1的反向步骤，采用了后验分布，如下所示：
其中∈代表pt中的噪声；μt(pt，p0)表示反向过程中计算后验分布中的均值；
步骤3：使用先验知识P构建基于小波的Transformer模块；
基于小波的Transformer模块WTB由两个元素组成：频率感知自注意力FASA和小波频谱调制前馈网络WMFN；
输入为低光照图像x0，WTB的编码过程如下：
X′l＝Xl-1+FASA(LN(Xl-1)) (4)
Xl＝X′l+WSMFN(LN(X′l)，P) (5)
式中LN表示归一化操作，Xl和X′l分别代表FASA和WMFN的输出特征，P表示先验特征；
步骤4：利用基于小波的Transformer模块，构建对称分层网络架构；
在对称分层网络架构左侧输入图像Ilow，使用WTB模块和下采样模块交替执行得到四种尺度的特征；在模型右侧，使用上采样模块和WTB模块交替执行，其中左侧得到的特征与右侧生成的相同大小特征进行通道合并，经过1×1的卷积操作后再输入到WTB模块中；最终生成的特征与输入图像Ilow相加，得到增强后的图像Inormal；表示如下：
Inormal＝F(Ilow)+Ilow (6)
式中F表示对称分层网络架构；
步骤5：使用输出图像与先验知识真值pgt优化网络模型；
通过优化器对损失函数进行最小化训练，损失函数由两部分构成，一是图像生成结果Inormal与真实图像Igt之间的差距，二是先验知识之间的差异；损失函数公式如下：
式中||•||1表示L1范数；
训练过程旨在通过最小化损失函数，使得网络能够准确地生成与真实图像相似的结果。
优选地，所述FASA使用Haar小波来将输入图像分为低频部分和高频部分，并分别应用通道自注意力机制，最后经过反向小波变化操作得到FASA的输出；所述WMFN网络同样先经过小波变化，并将先验知识P经过线性操作转化为成对的参数(η，γ)，使用这些参数对特征进行操作，然后通过反向小波变化和门控卷积得到最终的输出特征。
本发明的有益效果如下：
为了弥补当前基于深度学习的低光照图像增强方法的不足，本发明提出了一种创新的基于先验知识引导的低光照图像增强方法。该方法旨在通过引入基于小波的Transformer模块，从而提取低光照分布的空间变化特征，以更全面地指导小波谱的学习，实现更有效的低光照图像增强。这种方法能够更好地保留图像的细节信息，并且在细节部分的恢复方面表现出色。整体而言，该方法通过对称分层网络结构，巧妙地融合了潜在编码、扩散模型、基于小波的Transformer模块，以及上下采样模块，使得不同尺度的特征得到了有效的融合和补充。并且使用先验知识对模型训练方向进行引导，通过将先验知识与图像特征结合，网络能够更好地捕捉图像中的细节信息。最终，通过优化损失函数，网络能够生成质量更高、信息更丰富的增强图像。该方法的独特之处在于其对细节信息的保留能力，尤其在低光照条件下，成功解决了图像细节部分的恢复问题，为低光照图像增强提供了一种高效的解决方案。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
图2为本发明实施例低光照图像Ilow。
图3为本发明实施例正常光照图像真值Igt。
图4为本发明实施例预测的正常光照图像Inormal。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法，包括如下步骤：
下面以输入低光照图像Ilow为例，如图2，正常光照真值图像Igt，如图3，模型预测的正常光照图像Inormal，如图4。该方法是基于小波谱学习的低光照图像增强方法，包括如下步骤：
步骤一：输入低光照图像Ilow和标签图像Igt，经过潜在编码器得到先验知识真值pgt。
输入低光照图像Ilow和标签图像Igt，该方法首先将它们在通道维度进行合并，然后将合并后的图像输入到潜在编码器(LE)，该网络由多个残差模块连接而成的卷积层组成。这一步旨在通过特征提取捕获图像中的重要信息。随后，通过对这些提取的特征进行平均池化操作，我们得到一个知识向量。最后，通过多个全连接层，将该知识向量映射到先验知识真值过程如下：
pgt＝LE(Cat(Ilow，Igt)) (1)
式中，LE表示潜在编码网络，Cat表示通道维度的合并操作，生成的先验知识真值pgt用于在训练网络中优化扩散模型时提供有用的先验信息，并用于优化扩散模型得到的先验知识。
步骤二：使用先验知识pgt训练扩散模型，以保证在预测阶段，可使用随机噪声得到先验知识P。
扩散模型是一种生成模型，扩散模型包括两个过程，分别为前向过程和反向过程。其中前向过程又称为扩散过程，前向过程是加噪的过程。扩散过程对先验知识pgt进行加噪生成噪声变体pt，过程如下：
其中αt＝1-βt，βt∈(0，1)是一个控制添加噪声方差的场数超参数，对应于扩散步骤T。反向过程是一个T步马尔可夫链，以相反的方式从pt回推到p0。具体来说，对于从pt回推到pt-1的反向步骤，采用了后验分布，如下所示：
其中∈代表pt中的噪声。
步骤三：使用先验知识P构建基于小波的Transformer模块。
基于小波的Transformer模块(WTB)旨在提取空间变化的低光照分布的丰富特征。WTB由两个元素组成：频率感知自注意力(FASA)和小波频谱调制前馈网络(WMFN)。输入为低光照图像X0，WTB的编码过程如下：
X′l＝Xl-1+FASA(LN(Xl-1)) (4)
Xl＝X′l+WSMFN(LN(X′l)，P) (5)
式中LN表示归一化的操作，Xl和X′l分别代表FASA和WMFN的输出特征，P表示先验特征。
其中FASA使用经典的Haar小波来将输入图像分为低频部分和高频部分，并分别应用通道自注意力机制。最后经过反向小波变化操作得到FASA的输出。WMFN网络同样先经过小波变化，并将先验知识P经过线性操作转化为成对的参数(η，γ)。使用这些参数对特征进行操作，然后通过反向小波变化和门控卷积得到最终的输出特征。
步骤四：利用基于小波的Transformer模块，构建对称分层网络架构。
整体的网络结构采取了类U-Net的网络结构，以获取不同尺度图像的特征。在模型左侧，在输入图像Ilow后，使用基于小波的Transformer模块(WTB)和下采样模块交替执行得到四种尺度的特征。在模型右侧，使用上采样模块和WTB模块交替执行，其中左侧得到的特征需要与右侧生成的相同大小特征进行通道合并，经过1×1的卷积操作后输入到WTB模块中，与之前生成的特征相互补充，共同增强输入图像的视觉表现力。最终生成的特征与输入图像Ilow相加，得到增强后的图像Inormal。图像增强的过程可表示如下：
Inormal＝F(Ilow)+Ilow (6)
式中F表示整体增强网络。这一结果不仅在视觉质量上有所提升，而且更好地保留了原始图像的有用信息。整体而言，这种结构的设计充分利用了小波变换和Transformer模块，使网络能够有效地捕捉多尺度特征，从而产生更具表现力和信息丰富度的输出图像。
步骤五：使用输出图像与先验知识真值pgt优化网络模型。
整体网络是通过优化器对损失函数进行最小化训练，损失函数由两部分构成，一是图像生成结果Inormal与真实图像Igt之间的差距，二是先验知识之间的差异。损失函数公式如下：
式中||•||1表示L1范数。这整个训练过程旨在通过最小化损失函数，使得网络能够准确地生成与真实图像相似的结果。
Claims (2)
1.一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：输入低光照图像Ilow和标签图像Igt，经过潜在编码器得到先验知识真值pgt；
输入低光照图像Ilow和标签图像Igt，将它们在通道维度进行合并，然后将合并后的图像输入到潜在编码器LE，潜在编码器LE由多个残差模块连接而成的卷积层组成；
通过对潜在编码器LE提取的特征进行平均池化操作，得到一个知识向量；
通过多个全连接层，将该知识向量映射到先验知识真值过程如下：
pgt＝LE(Cat(Ilow，Igt)) (1)
式中，LE表示潜在编码器，Cat表示通道维度的合并操作；
步骤2：使用先验知识pgt训练扩散模型，在预测阶段，使用随机噪声得到先验知识P；
所述扩散模型是一种生成模型，包括两个过程，分别为前向过程和反向过程；其中前向过程又称为扩散过程，前向过程是加噪的过程；
扩散模型对先验知识pgt进行加噪生成噪声变体pt，过程如下：
其中αt＝1-βt，βt∈(0，1)是一个控制添加噪声方差的场数超参数，对应于扩散步骤T；p0表示初始概率分布，αi表示扩散过程中的控制参数，用于混合先验知识和噪声；
反向过程是一个T步马尔可夫链，以相反的方式从pt回推到p0；具体来说，对于从pt回推到pt-1的反向步骤，采用了后验分布，如下所示：
其中∈代表pt中的噪声；μt(pt，p0)表示反向过程中计算后验分布中的均值；
步骤3：使用先验知识P构建基于小波的Transformer模块；
基于小波的Transformer模块WTB由两个元素组成：频率感知自注意力FASA和小波频谱调制前馈网络WMFN；
输入为低光照图像X0，WTB的编码过程如下：
X′l＝Xl-1+FASA(LN(Xl-1)) (4)
Xl＝X′l+WSMFN(LN(X′l)，P) (5)
式中LN表示归一化操作，Xl和X′l分别代表FASA和WMFN的输出特征，P表示先验特征；
步骤4：利用基于小波的Transformer模块，构建对称分层网络架构；
在对称分层网络架构左侧输入图像Ilow，使用WTB模块和下采样模块交替执行得到四种尺度的特征；在模型右侧，使用上采样模块和WTB模块交替执行，其中左侧得到的特征与右侧生成的相同大小特征进行通道合并，经过1×1的卷积操作后再输入到WTB模块中；最终生成的特征与输入图像Ilow相加，得到增强后的图像Inormal；表示如下：
Inormal＝F(Ilow)+Ilow (6)
式中F表示对称分层网络架构；
步骤5：使用输出图像与先验知识真值pgt优化网络模型；
通过优化器对损失函数进行最小化训练，损失函数由两部分构成，一是图像生成结果Inormal与真实图像Igt之间的差距，二是先验知识之间的差异；损失函数公式如下：
式中||•||1表示L1范数；
训练过程旨在通过最小化损失函数，使得网络能够准确地生成与真实图像相似的结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法，其特征在于，所述FASA使用Haar小波来将输入图像分为低频部分和高频部分，并分别应用通道自注意力机制，最后经过反向小波变化操作得到FASA的输出；所述WMFN网络同样先经过小波变化，并将先验知识P经过线性操作转化为成对的参数(η，γ)，使用这些参数对特征进行操作，然后通过反向小波变化和门控卷积得到最终的输出特征。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311616072.4A CN117670733A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311616072.4A CN117670733A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117670733A true CN117670733A (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=90085733
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311616072.4A Pending CN117670733A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117670733A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117911303A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-19 | 吉林大学 | 一种面向水下弱光场景的图像质量增强方法及装置 |
-
2023
- 2023-11-30 CN CN202311616072.4A patent/CN117670733A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117911303A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-19 | 吉林大学 | 一种面向水下弱光场景的图像质量增强方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111028163B (zh) | 一种基于卷积神经网络的联合图像去噪与弱光增强方法 | |
| CN110163815B (zh) | 基于多阶段变分自编码器的低照度还原方法 | |
| CN104134196B (zh) | 基于非凸高阶全变差模型的Split Bregman权值迭代图像盲复原方法 | |
| CN113052814B (zh) | 基于Retinex和注意力机制的暗光图像增强方法 | |
| CN112507617B (zh) | 一种SRFlow超分辨率模型的训练方法及人脸识别方法 | |
| CN113658057B (zh) | 一种Swin Transformer微光图像增强方法 | |
| CN111028150A (zh) | 一种快速时空残差注意力视频超分辨率重建方法 | |
| CN110796622B (zh) | 一种基于串联神经网络多层特征的图像比特增强方法 | |
| CN117670733A (zh) | 一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法 | |
| CN112598587B (zh) | 一种联合人脸去口罩和超分辨率的图像处理系统和方法 | |
| CN108564544A (zh) | 基于边缘感知的图像盲去模糊组合稀疏优化方法 | |
| CN117274059A (zh) | 基于图像编码-解码的低分辨率图像重构方法及其系统 | |
| CN111539885B (zh) | 一种基于多尺度网络的图像增强去雾方法 | |
| CN112598602A (zh) | 一种基于掩码的深度学习视频去摩尔纹方法 | |
| CN111489305B (zh) | 基于强化学习的图像增强方法 | |
| Mostafavi et al. | E2sri: Learning to super-resolve intensity images from events | |
| CN116977208A (zh) | 双分支融合的低照度图像增强方法 | |
| CN109993701B (zh) | 一种基于金字塔结构的深度图超分辨率重建的方法 | |
| CN117911302A (zh) | 一种基于条件扩散模型的水下低照度图像增强方法 | |
| CN117893409A (zh) | 基于光照条件约束扩散模型的人脸超分辨率重建方法及系统 | |
| CN117422653A (zh) | 一种基于权重共享和迭代数据优化的低光照图像增强方法 | |
| CN116485651A (zh) | 一种图像超分辨率重建方法 | |
| CN113837963A (zh) | 基于深度网络在lab颜色空间下的水下图像增强方法 | |
| CN113362241A (zh) | 一种结合高低频分解和两级融合策略的深度图去噪方法 | |
| CN114202460B (zh) | 面对不同损伤图像的超分辨率高清重建方法和系统及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |