[发明专利]基于深度学习的夜间彩色图像的还原方法、系统、介质在审
| 申请号： | 201910608369.3 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110458763A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 邢军华;欧阳一村;许文龙;曾志辉;贺涛 | 申请（专利权）人： | 深圳中兴网信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11343 北京友联知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 尚志峰;汪海屏<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 518109广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的夜间彩色图像的还原方法、系统及计算机可读存储介质，其中，基于深度学习的夜间彩色图像的还原方法包括：采集图片对，图片对包括夜间图片和对应于夜间图片的白天图片；通过数据增广获取训练图片数据集；选择网络模型；将训练图片数据集采用RGB格式或RAW格式对选择的网络模型进行网络训练；对训练结果进行分析；基于分析结果优化网络模型，并继续优化迭代；确定最优的网络模型。通过上述方法，由于对采集的图片对的格式并没有要求，且无需灰阶和放大比率处理，直接将训练图片数据集采用RGB格式或RAW格式对所选择的网络模型进行训练，降低了夜间图像还原的操作难度，扩大了使用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 训练图片 数据集 彩色图像 图片 还原 计算机可读存储介质 采集 图像还原 网络训练 选择网络 训练结果 迭代 灰阶 优化 放大 学习 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的夜间彩色图像的还原方法，其特征在于，包括：/n采集图片对，所述图片对包括夜间图片和对应于所述夜间图片的白天图片；/n通过数据增广获取训练图片数据集；/n选择网络模型；/n将所述训练图片数据集采用RGB格式或RAW格式对选择的所述网络模型进行网络训练；/n对训练结果进行分析；/n基于所述分析结果优化所述网络模型，并继续优化迭代；/n确定最优的所述网络模型。/n
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