[发明专利]一种基于U-Net的低照度图像增强方法在审
| 申请号： | 202210811027.3 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115187483A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王改云;沈锦涛 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西壮族自治*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 net 照度 图像 增强 方法 | ||
1.一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，包括颜色空间转换、图像增强及图像融合三个部分。
2.所述颜色空间转算法，是将图像从RGB空间转换至HSV空间，将RGB空间中关联极深的图像亮度信息和色彩信息分离。
3.所述图像增强算法，主要是对图像的亮度信息、细节信息和边缘特征信息进行增强。
4.所述图像融合算法，是将增强阶段得到的亮度增强图像以及细节信息增强图像进行融合。
5.一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，包括以下步骤：
步骤一：将RGB图像转换至HSV空间；
步骤二：使用U-Net网络对分离出的亮度分量V进行亮度增强，并使用引导滤波算法增强图像细节信息；
步骤三：将步骤二中的亮度增强图像及细节信息增强的图像进行加权融合；
步骤四：利用拉普拉斯图像锐化算法对边缘特征信息明显的S分量进行边缘锐化增强；
步骤五：将增强过的图像从HSV空间转换成对比度高细节丰富且视觉效果好的RGB图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，其特征在于：步骤一中，所述在HSV空间中能将图像相互耦合的色彩信息及亮度信息解耦，因此对HSV空间的图像亮度信息增强便不会对图像的色彩信息产生影响。
7.根据权利要求1所述的一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，其特征在于：步骤二中，不仅对亮度分量V使用U-Net网络增强，还使用引导滤波算法对其细节信息进行增强。
8.根据权利要求1所述的一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，其特征在于：步骤三在，对在步骤二中亮度增强以及细节信息增强后的图像进行加权融合处理。
9.根据权利要求1所述的一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，其特征在于：步骤四中，利用拉普拉斯图像锐化算法将S分量进行边缘特征信息锐化增强处理。
10.根据权利要求1所述的一种基于U-Net网络的低照度图像增强算法，其特征在于：步骤五中，将之前经过处理的图像再转换至RGB空间，得到细节丰富对比度高的图像。
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