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基于多尺度级联深度残差网络的低照度视频增强方法

摘要

本发明公开基于多尺度级联深度残差网络的低照度视频增强方法,首先构建低照度视频增强数据集,然后构建用于低照度视频增强的多尺度级联深度残差网络模型,该模型由一个粗尺度增强网络和一个细尺度增强网络构成,其中粗尺度增强网络和细尺度增强网络均由一个去噪深度残差网络和一个相应的对比度拉伸深度残差网络级联构成,在此基础上基于低照度视频增强数据集对多尺度级联深度残差网络模型进行训练,最后将待处理的低照度视频图像序列输入训练完成的网络模型,快速进行视频增强,生成增强后的视频图像。本发明的方法利用多尺度级联深度残差网络充分挖掘低照度视频图像中的多维特征,能够有效提高视频增强效果。

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    法律状态

  • 2022-05-27

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