CN114429438B 图像增强方法及其装置、设备、介质、产品 (广州华多网络科技有限公司)_第1页
CN114429438B 图像增强方法及其装置、设备、介质、产品 (广州华多网络科技有限公司)_第2页
CN114429438B 图像增强方法及其装置、设备、介质、产品 (广州华多网络科技有限公司)_第3页
CN114429438B 图像增强方法及其装置、设备、介质、产品 (广州华多网络科技有限公司)_第4页
CN114429438B 图像增强方法及其装置、设备、介质、产品 (广州华多网络科技有限公司)_第5页
已阅读5页,还剩42页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

图像的信息载量大于所述第一目标图像的信息各所述增强图像进行图像合成处理生成合成图2获取由第一目标图像转换得到的第二目标图像,其中,所述根据预设的图像增强策略对所述第二目标图像进行图像增强处理,生成多张增强图基于预设的权重计算式,分别计算第二目标图像和各增强图像对应的基于所述梯度权重和曝光权重,对所述第二目标图像和各所述增强根据预设的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔对所述合成图像进行图像根据预设的伽马映射算法对所述灰度值进行伽马校正处理,生成所根据预设的非线性算法对所述灰度值进行取值映射,并根据所述取根据预设的线性算法对所述第二增强图像进行线对线性补偿处理后的所述第二增强图像进行图像裁剪处理,使所述根据预设的对数映射算法对所述灰度值进行对数映射处理,生成所通过预设的索贝尔算子对各所述灰度图的第一方向梯度和第二方强图像和第四增强图像的三通道曝光值,并根据所述三通道曝光值生成所述第二目标图3根据所述梯度权重和曝光权重,计算所述第二目标图像、第一增强将所述高斯金字塔中的顶层图像输入至所述拉普拉斯金字塔中进行将所述多张第一采样图像分别与对应的多张第二采样图像进行加权沿所述拉普拉斯金字塔的反方向,依次对所述多张加权图像9.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算4[0012]可选地,所述根据预设的图像增强策略对所述第二目标5[0019]可选地,所述根据预设的图像增强策略对所述第二目标所述第一方向梯度和第二方向梯度生成各所述灰度图的[0030]将所述合成图像输入至所述高斯金字塔中进行采样处理,生成多张第一采样图[0036]处理模块,用于根据预设的图像增强策略对所述第二目标图像进行图像增强处6[0042]第一处理子模块,用于根据预设的伽马映射算法对所述灰度值进行伽马校正处据所述取值映射的结果生成所述第二目标图[0046]第一执行子模块,用于对线性补偿处理后的所述第二增强图像进行图像裁剪处[0049]第四处理子模块,用于根据预设的对数映射算法对所述灰度值进行对数映射处[0058]第一采样子模块,用于将所述合成图像输入至所述高斯7[0062]为解决上述技术问题本申请实施例还提供一种计算机设备,包括存储器和处理[0063]为解决上述技术问题本申请实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介计算机程序/指令被处理器执行时实现本申请任意一种实施例中所述图像增强方法的步[0066]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得89离本申请的创造精神且可满足现有技术中的需求或解决现有技术中的某方面的不足即可。[0091]在一些实施方式中,能够根据神经网络模型将第一目标图像转换为第二目标图[0095]在一些实施方式中,配置参数的匹配需要根据移动终端是否落入到标准亮度区间内,如果第一目标图像对应的平均亮度值落入到标准亮度区间性整流层之后所有第二卷积层的输入,例如,位列第一位的线性整流层的输出作为第二、[0115]线性损失函数和非线性损失函数均包括色域损失函数Losscolor和感知损失函数nonlinearcolononlinearcolo像格式为第二数据格式,所述第二数据格式的信息载量大于所述第一数据格式的信息载[0126]第二卷积通道中的特征层和第二注意力层对数组向量矩阵的特征进行层级提[0128]当第一卷积通道输出的掩膜特征向量与数组向量矩阵进行点积运算得到点积结[0138]第二卷积通道中的特征层和第二注意力层对数组向量矩阵的特征进行层级提[0142]当第一卷积通道输出的掩膜特征向量与数组向量矩阵进行点积运算得到点积结金字塔每一层的图像均是高斯金字塔对应层图像的[0159]上述实施方式通过对第一目标图像转换得到的第二目标图像,进行图像增强处[0179]本实施方式中通过线性算法对第二增强图像进行线性补偿处理,线性补偿能够[0192]本实施方式中通过μ-log映射函数对灰度值进行对数映射处理,把图像信息到映并根据所述第一方向梯度和第二方向梯度生成各所述灰[0220]图像权重表征每个增强图像和第二目标图像在新的融合[0225]S1512、将所述高斯金字塔中的顶层图像输入至所述拉普拉斯金字塔中进行采样金字塔每一层的图像均是高斯金字塔对应层图像的高频表示。通过拉普拉斯金字塔处理,[0235]处理模块1200用于根据预设的图像增强策略对所述第二目标图像进行图像增强[0238]执行模块1500用于根据预设的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔对所述合成图像进[0239]图像增强装置通过对第一目标图像转换得到的第二目标图像,进行图像增强处[0242]第一处理子模块,用于根据预设的伽马映射算法对所述灰度值进行伽马校正处据所述取值映射的结果生成所述第二目标图[0246]第一执行子模块,用于对线性补偿处理后的所述第二增强图像进行图像裁剪处[0249]第四处理子模块,用于根据预设的对数映射算法对所述灰度值进行对数映射处[0258]第一采样子模块,用于将所述合成图像输入至所述高斯[0264]本实施方式中处理器用于执行图8中获取模块1100、处理模块1200、计算模块[0265]计算机设备通过对第一目标图像转换得到的第二目标图[0266]本申请还提供一种计算机存储介质,计算机可读指令被一个或多个处理器执行被处理器执行时实现本申请任意一种实施例中所述图像增强

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论