一种基于全卷积神经网络的单图像增强方法[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于全卷积神经网络的单图像增强方法专利类型：发明专利

发明人：郁梅,陈晔曜,邵华,姜浩,蒋刚毅申请号：CN201811097909.8申请日：20180920公开号：CN109447907A公开日：20190308

摘要：本发明公开了一种基于全卷积神经网络的单图像增强方法，首先，考虑到单曝光图像丢失的信息可由多曝光序列来描述，利用构建的预测曝光网络来产生与输入的图像曝光不同的低曝光图像和高曝光图像，以此构建出一个多曝光序列；接着，为避免手动提取融合特征导致增强方法鲁棒性低的问题，利用构建的曝光融合网络来完成特征提取、特征融合以及图像重建任务；最后，考虑到预测曝光网络中的反卷积层会造成输出的图像出现棋盘伪像，采用与人眼感知相关的结构相异性损失来训练预测曝光网络以减轻这种伪像；优点是其既能提高图像整体对比度，又能恢复一定的图像曝光不足和曝光过度区域的信息。

申请人：宁波大学

地址：315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

国籍：CN

代理机构：宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙)

代理人：周珏

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