图像增强方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

一种图像增强方法、装置、设备及可读存储介质，涉及图像处理领域，包括基于不同尺度的滑动窗口机制对待增强图像进行多阶段的深度语义特征处理和下采样卷积处理，以输出深度特征张量；对所述深度特征张量进行上采样处理，以输出增强后图像；其中，基于移动窗口机制构建第一阶段的滑动窗口机制。通过本申请可有效提升图像增强效果的同时降低模型结构复杂度、计算复杂度及算力资源消耗。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，具体涉及一种图像增强方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

1、伴随视觉传感器的广泛普及与人工智能技术的飞速发展，面向户外场景下的自动化视觉处理技术与方法已经成为工业界和学术界的研究热点和研究难点。其中，面向多种不同环境下的图像增强技术是人工智能、智能驾驶领域中应用发展最为迅猛、应用最为广泛的技术之一，具有重要的研究和应用价值；该技术旨在通过算法模型对恶劣天气等不同环境下拍摄到的图像进行处理，以去除图像中的天气噪音(如雨水，雪花等)后输出高质量的图像。

2、相关技术中，当前的图像增强模型通常仅能实现单一天气环境下图像的增强，但实际的天气环境中往往包含多种天气类型，以致天气噪音的类型和分布具有多样且复杂的特点，因此当前的图像增强模型并不适用于多天气环境图像的增强，存在图像增强效果差的问题；此外，当前少部分技术虽然能够初步实现多天气条件下的图像增强，但模型结构和计算复杂度较高且算力资源消耗较高，以致影响了图像增强的实时性。

技术实现思路

1、本申请提供一种图像增强方法、装置、设本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法包括：

2.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于不同尺度的滑动窗口机制对待增强图像进行多阶段的深度语义特征处理，包括：

3.如权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于第一尺度的滑动窗口机制对待增强图像进行第一阶段的深度语义特征处理，包括：

4.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述对所述深度特征张量进行上采样处理，包括：

5.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于：通过步长为2、卷积核为7且输出通道维度是输入通道维度2倍的二维卷积实现下采样卷积处理。<...

【技术特征摘要】

1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法包括：

2.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于不同尺度的滑动窗口机制对待增强图像进行多阶段的深度语义特征处理，包括：

3.如权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于第一尺度的滑动窗口机制对待增强图像进行第一阶段的深度语义特征处理，包括：

4.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述对所述深度特征张量进行上采样处理，包括：

5.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于：通过步长为2、卷积核为7且输出通道维度是输入通道维度2倍的二维卷积实现下采样卷积处理。

6.一种图...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘会凯，朱玟谦，付斌，刘程，张澳，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：