本发明专利技术公开一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：收集逆光图像和相对应的正常光图像，构建逆光图像增强数据集；构建逆光图像增强模型，进行下采样处理；将提取到低级特征输入到嵌套的U型结构中来提取局部显著性信息和全局光照信息，并存储到三维双边网格中；对逆光图像进行非线性变换得到引导图；对三维双边网格进行上采样，得到增强后的高分辨率的正常光图像；最小化约束对逆光图像增强模型进行训练，来学习模型参数；加载训练后的逆光图像增强模型，能够快速实现任意分辨率的逆光图像到正常光图像的增强。本发明专利技术在恢复逆光区域亮度的同时不破坏图像整体的自然性与和谐性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体地说是涉及一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法。
技术介绍
1、在逆光条件下，普通摄影者很难获得光影正常的高质量图像。逆光拍摄的图像往往具有黑暗的前景和过曝的背景，不仅影响视觉效果，还会降低其他高级计算机视觉任务的性能，例如图像识别、目标检测、目标跟踪等。
2、图像增强是计算机视觉领域的一个重要研究方向，由于曝光分布极度不均，逆光图像增强任务比一般的图像增强任务更具挑战性。现有的逆光图像增强方法大致可以分为三类：基于分割的方法、基于融合的方法和基于深度学习的方法。基于分割的方法试图将图像分割为前景区域和背景区域两部分，并使用不同的色调映射函数对不同的区域分别进行增强处理，然而，由于该方法严重依赖于分割结果的好坏，所以在复杂场景中很不稳定，同时容易生成不自然的边缘。基于融合的方法通常在不同的函数空间中处理逆光图像，然后将处理结果进行融合，但手动设计的约束和参数限制了这些方法在多变的真实场景中的广泛应用。由于缺乏大规模逆光图像数据集，基于深度学习的逆光图像增强方法较少。
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【技术保护点】
1.一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于，步骤S1中：使用拍摄设备，在多种场景中收集逆光图像，并通过修图软件获得每张逆光图像对应的正常光图像，从而构建逆光图像增强数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于，步骤S2中：将输入逆光图像增强模型的任意分辨率的逆光图像下采样到384×384；通过四层卷积神经网络提取逆光图像的低级特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于双边网格和显著性引导的逆...
【技术特征摘要】
1.一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于，步骤s1中：使用拍摄设备，在多种场景中收集逆光图像，并通过修图软件获得每张逆光图像对应的正常光图像，从而构建逆光图像增强数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于，步骤s2中：将输入逆光图像增强模型的任意分辨率的逆光图像下采样到384×384；通过四层卷积神经网络提取逆光图像的低级特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于，步骤s3中：将逆光图像中的逆光区域作为显著性区域，设计了一个嵌套的u型结构来感知逆光图像的显著性信息和全局光照信息；该嵌套的u型结构包含三部分：语义感知模块、光照获取模块和融合调整模块；语义感知模块、光照获取模块和融合调整模块共同构成一个大的对称的u型结构，同时，语义感知模块、光照获取模块和融合调整模块本身也采用对称的u型结构。
5.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲍明松，孙洪秀，李希彬，段立夫，王忠刚，
申请(专利权)人：山东国兴智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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