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发明

基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法

2023-06-07 22:03:03 发布于四川 1
  • 申请专利号：CN202211296696.8
  • 公开（公告）日：2025-09-02
  • 公开（公告）号：CN115760702A
  • 申请人：华南理工大学
摘要：本发明公开了基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法，包括以下步骤：输入低光增强图像和参考图像，通过滤波分解得到低光增强图像和参考图像的光照细节信息和结构信息；利用神经网络对所述低光增强图像和参考图像的光照细节信息、结构信息和整体信息进行特征提取，得到低光增强图像和参考图像各自的光照细节特征、结构特征和整体特征的深度特征；比较所述低光增强图像和参考图像的光照细节深度特征、结构深度特征和整体特征的相似度，并通过训练学习获得最终的质量评分。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115760702 A (43)申请公布日 2023.03.07 (21)申请号 202211296696.8 G06V 10/74 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) (22)申请日 2022.10.21 G06N 3/08 (2023.01) (71)申请人 华南理工大学 地址 510640 广东省广州市天河区五山路 381号 (72)发明人 梁凌宇　何淇昌　 (74)专利代理机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 专利代理师 黄月莹 (51)Int.Cl. G06T 7/00 (2017.01) G06V 10/60 (2022.01) G06V 10/44 (2022.01) G06V 10/42 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 (54)发明名称 基于神经网络展开滤波分解的低光图像增 强质量评价方法 (57)摘要 本发明公开了基于神经网络展开滤波分解 的低光图像增强质量评价方法，包括以下步骤： 输入低光增强图像和参考图像，通过滤波分解得 到低光增强图像和参考图像的光照细节

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