The embodiment of the application discloses a dark image processing method and system, which relates to the field of image processing technology. The method includes acquiring image data set of network training, constructing full convolution network structure, training the full convolution network, generating full convolution network model, and processing dark images according to the full convolution network model. The dark image processing method and system in this application can improve the image processing effect and photographic experience by acquiring the image data set, training the whole convolution network and using the generated full convolution network model to process the dark image.
【技术实现步骤摘要】
一种暗图像处理方法及系统
本申请涉及图像处理
，尤其涉及暗图像处理方法及系统。
技术介绍
随着移动互联网、移动终端的发展，信息以超出想象的速度发生爆发式的增长。在信息时代，图像是用户信息交互的重要载体，使用移动终端拍照已成为一种生活方式。但在暗光条件，由于低亮度和低信噪比等致使图像质量下降，而长曝光的拍摄条件导致图像模糊且不真实。目前，暗光条件的拍摄图像可以利用去噪、去模糊、图像增强等技术进行图像处理。然而，现有技术的缩放或直方图拉伸等图像后处理可以缓解噪声影响，但不能从根本上解决低信噪比问题。此外，若采用物理方法在暗光条件增加信噪比，例如，开放光圈、延长曝光时间以及使用闪光灯等，也存在无法抓拍等缺陷。暗光条件的快速成像系统一直是计算摄影的挑战，需要进一步研究。因此，期望提供一种暗图像处理方法及系统，通过获取图像数据集，训练搭建的全卷积网络，利用生成的全卷积网络模型处理暗图像，提高图像处理效果，改善摄影体验。
技术实现思路
根据本申请的一些实施例的第一方面，提供了一种暗图像处理方法，应用于终端(例如，电子设备等)中，所述方法可以包括：获取网络训练的图像数据集；搭...
【技术保护点】
1.一种暗图像处理方法，其特征在于，包括：获取网络训练的图像数据集；搭建全卷积网络结构；训练所述全卷积网络；生成全卷积网络模型；根据所述全卷积网络模型，处理暗图像。
【技术特征摘要】
1.一种暗图像处理方法，其特征在于，包括：获取网络训练的图像数据集；搭建全卷积网络结构；训练所述全卷积网络；生成全卷积网络模型；根据所述全卷积网络模型，处理暗图像。2.根据权利要求1所述的暗图像处理方法，其特征在于，所述获取网络训练的图像数据集包括获取明暗成对的目标图像集和输入图像集。3.根据权利要求2所述的暗图像处理方法，其特征在于，所述训练所述全卷积网络进一步包括：裁剪所述目标图像集和所述输入图像集；翻转所述目标图像集和所述输入图像集；执行所述全卷积网络的迭代训练。4.根据权利要求3所述的暗图像处理方法，其特征在于，所述裁剪用于缩小图像尺寸；所述翻转用于图像数据增强，包括水平翻转和竖直翻转。5.根据权利要求1所述的暗图像处理方法，其特征在于，所述搭建全卷积网络结构进一步包括：构建多个卷积层和池化层，逐层执行反卷积、反池化处理，用于像素值预测；增加反卷积层和反池化层对卷积层得到的特征图进行上采样，并对结果执行图像相加、图像插值操作，以还原图像尺寸。6.根据权利要求5所述的暗图像处理方法，其特征在于，所述像素值预测包括像素预测，以及每一像素的RGB值预测。7.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤崇远，孟凡靖，李明静，
申请(专利权)人：上海爱优威软件开发有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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