CN116579941B 一种改进的Retinex-Net渐晕图像校正方法 （长春理工大学）_第1页
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一种改进的Retinex_Net渐晕图像校正方法，包的Retinex_Net模型中输入成对的渐晕和对照图用约束条件将渐晕图像分解为光照分量图和反2步骤3：将步骤2中输入的渐晕图像和对照图像通过光照分量Inormal和反射分量Rnormal，渐晕图像分解后的光照分量IVignetting和反射分量校正网络中的第二个模块分空洞卷积网络模块，该网络结构是八层其RDB网络第一层是卷积+ReLu激活函数，经过卷积提取特征之后再2.根据权利要求1所述的一种改进的Retinex_Ne述步骤1和2中将所采集的1000对渐晕图像和对照图像批处理为大小为21.17cmx14.11cm、3.根据权利要求1所述的一种改进的Retinex_N用两幅图像的约束函数得到两幅图像的光照分量图像Inormal和IVignetting和反射分量图像3[0001]本发明涉及数字图像处理技术领域，具体为一种改进的Retinex_Net渐晕图像校后的光照分量Inormal和反射分量Rnormal，渐晕图像分解后的光照分量IVignetting和反射分量强处理得到光照分量的增强图像Ienhance，RVignetRDB)去噪网络得到去噪处理后反射分量的增强图像R4层卷积+ReLu激活层，利用两幅图像的约束函数得到两幅图像的光照分量图像Inormal和[0018]校正网络中的第一个模块为增强模块，在输入层中输入RVignetting图像和小为1x1的卷积层合并得到光照分量的增强图像形成非线性的特征映射，网络的第二层结构为残差块，其中包含三个denseblock，每个denseblock中又含有4层卷积+ReLu激活函数，每个卷积层获得模块中所有先前卷积层的5两幅图像的约束函数得到两幅图像的光照分量图像Inormal和IVignetting和反射分量图像后的光照分量Inormal和反射分量Rnormal，渐晕图像分解后的光照分量IVignetting和反射分量强处理得到光照分量的增强图像Ienhance，RVignetRDB)去噪网络得到去噪处理后反射分量的增强图像R[0041]S1、校正网络中的第一个部分为增强部分，在输入层中输入RVignetting图像和6小为1x1的卷积层合并得到光照分量的增强图像形成非线性的特征映射，网络的第二层结构为残差块，其中包含三个denseblock，每个denseblock中又含有4层卷积+ReLu激活函数，每个卷积层获得模块中所有先前卷积层的与对照图像分解的I相乘和对照图像算作一个损失；对照图像分解得R和渐晕图像分解的Ivignettingvignetting7理领域一般使用三种评价方法:峰值信噪比(PSNR)，均方根误差(RMSE)，结构相似性[0061]本发明为进行校正结果对比验证所选取的其他渐晕图像校正方法为：文献[1]——[周思羽，包国琦，刘凯，低通滤波下约束对数强度熵的图像渐晕校正.Journal以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。8

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