基于派生图和Retinex的深度网络图像增强方法和系统

成果编号：28813

价格：2

完成单位：淮阴工学院

单位类别：其他高校

完成时间：2020年

成熟程度：试生产阶段

服务产业领域：电子信息

我要对接关注发送消息

发布人：zlyhyiteie 离线

发送消息

示例：该项目已经获得中国国家发明专利，发明专利名称为：基于派生图和Retinex的深度网络图像增强方法和系统。本发明首次将图像派生图和深度学习网络应用到图像增强方法中，通过浅层图像增强方法获取弱光照条件下的图像派生图，然后利用深度卷积神经网络对光照分量行训练学习，通过训练学习低光照图像和正常光照图像之间的亮度分量，获取端到端的映射关系，实现深度增强网络的图像增强。

135 次浏览分享到

成果介绍

科技计划：

成果形式：新技术

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务

参与活动： 2021年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动首届江苏产学研合作对接大会

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 1 项
已授权专利,其中:发明专利 1 项
专利号:
ZL202010156373.3

成果简介

成果概况

创新要点

（1）本发明提出了一种新的深度增强网络，它不仅可以增强图像的对比度，而且可以有效地去除图像噪声。。（2）针对弱光照下拍摄的图像对比度低、整体亮度低、暗区细节模糊等问题，本发明提出的算法采用传统的增强方法生成派生图像，派生图在色彩饱和度、图像亮度和对比度等方面均优于原始图像。

主要技术指标

1、该发明涉及算法具有更好的鲁棒性，处理后的图像具有更丰富的细节、更高的对比度、更好的视觉效果和图像质量；非功能指标： 1、开发和实现windows等平台上运行的应用程序/软件；

其他说明

完成人信息

姓名：对接成功后可查看

所在部门：对接成功后可查看

职务：对接成功后可查看

职称：对接成功后可查看

手机：对接成功后可查看

E-mail：对接成功后可查看

电话：对接成功后可查看

传真：对接成功后可查看

邮编：对接成功后可查看

通讯地址：对接成功后可查看

联系人信息