【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种能同时平衡不同区域细节和亮度的低光图像增强方法，属于图像处理。
技术介绍
1、在光线较暗的恶劣照明条件下拍摄的照片，可能会出现细节模糊、噪点增加、对比度降低等问题。这种低光照图像不仅影响了图像质量和视觉效果，还会影响到高级识别任务的执行，比如图像分类、目标检测等。低光场景普遍存在于日常生活中，比如夜间手机拍照、视频监控、自动驾驶等。低光图像增强技术旨在通过技术处理将低光场景下捕获的图像增强到正常光照图像，使得增强后的图像有正常的亮度和丰富的细节信息，从而正确表达图像的内容。因此，低光图像增强技术具有重要的价值和意义，它可以提升图像的视觉质量，扩展图像的应用范围(比如视觉监控、计算摄影、医学影像等)，并且可以提高图像的信息传输，从而使图像中的目标和场景更容易被识别和分析。
2、低光图像增强方法主要分为两种，一种是基于模型的低光图像增强方法，另一种是基于深度学习的方法。基于模型的低光图像增强方法主要包括直方图均衡化和retinex。前者是动态地调整图像的灰度分布；后者是将图像分解为光照分量和反射分量，通过调整两...
【技术保护点】
1.一种能同时平衡不同区域细节和亮度的低光图像增强方法，该方法构建增强主干网络、细节增强子网络和亮度增强子网络三个分支网络，在增强亮度的同时恢复好细节信息，采用基于注意力机制的自步学习策略，指导模型对不同退化程度的区域进行精细调整，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种能同时平衡不同区域细节和亮度的低光图像增强方法，其特征在于：步骤S2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种能同时平衡不同区域细节和亮度的低光图像增强方法，其特征在于：步骤S3具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种能同时平衡不同区域细节和亮度的低光图像增强...
【技术特征摘要】
1.一种能同时平衡不同区域细节和亮度的低光图像增强方法，该方法构建增强主干网络、细节增强子网络和亮度增强子网络三个分支网络，在增强亮度的同时恢复好细节信息，采用基于注意力机制的自步学习策略，指导模型对不同退化程度的区域进行精细调整，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种能同时平衡不同...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙建德，孙晓燕，李燕，程德，张鼎文，万文博，李静，王建，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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