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WO2020036782A2,2020.02基于深度学习的CMOS相机的去噪增强系统本发明公开了一种基于深度学习的CMOS相机的去噪增强系统及方法，该去噪增强系统包将获取单元获取的数据集进行图像预处理后成在仅含有微弱可见光和红外光的暗环境下拍摄2获取单元，通过搭建低照度环境模拟和采集系统，收集成对的测量模块测量实验的光源照度并配合照明模块控制实验的训练单元，通过将获取单元获取的数据集进行图像预处理后成对地输入卷积神经网噪增强模块将待测试的新图像输入已经训练好的模型中，计算处理得到去噪增强后的图连接将编码模块对应层的运算结果和解码模块对应层的特征图在通道上调可见光源和红外补光光源用于模拟实际户步骤一，进行相机模块的固定和拍摄控制模块的拍摄控制设置；3步骤二，对被拍摄对象和CMOS相机进行调整，使被拍摄对步骤三，对照明模块中的可调可见光源和红外补光步骤五，通过开关照明模块中的实验室照明光源将场景步骤六，拍摄对象模块通过更换不同颜色和反射步骤八，测试去噪增强模块将待去噪的图像输入训练好4照度测量模块测量实验的光源照度并配合照明模块控制实验的光源5模块的白平衡采用完美反射算法，亮度调整通过直方图均衡化方法和Gamma校正控制图像[0011]优选地，所述可调可见光源和红外补光光源用于模拟实际户外的光源光谱和亮[0015]步骤一，进行相机模块的固定和拍摄控制模块的拍摄控制设置；相机模块包括[0018]步骤四，照度测量模块测量实验的光源照度并配合照明模块控制实验的光源照[0019]步骤五，通过开关照明模块中的实验室照明光源7将场景变换为正常光照环境和6于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以低照度环境模拟和采集系统可以快速获得大量稳定可靠并且噪声成分独有的训练数据集，7光源光谱和亮度；照度测量模块测量实验的光源照度并配合照明模块控制实验的光源照[0038]图像预处理模块可以剪出原图中不同位置的大小为512×512大小的图像块，将进行卷积运算，运算得到的结果进行2×2大小的最大池化下采样，激活函数选择ReLU调整通过直方图均衡化方法和Gamma校正同尺寸和相同位置的图片。更换不同颜色和反射率的被拍摄对象8可以快速大量地获取成8对的低照度图像和相应正常光照下的参考图像作为训练数在拍摄时保持闭合状态，避免其发光造成光照改变，被拍摄物位于CMOS相机1的拍摄视野9[0060]步骤一，进行相机模块的固定和拍摄控制模块的拍摄控制设置；相机模块包括[0063]步骤四，照度测量模块测量实验的光源照度并配合照明模块控制实验的光源照[0064]步骤五，通过开关照明模块中的实验室照明光源7将场景变换为正常光照环境和调用训练单元中已经训练好的模型和参数配置文件，GPU并行计算处理直接输出去噪增强[0070]本发明组建低照度环境模拟和采集系统并收集成对的

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