【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理和模式识别，涉及一种联合低光照增强与去模糊方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、夜间摄影通常使用长曝光来提高进光量，导致图像容易同时出现暗光和模糊的问题。这不仅影响人类视觉体验，也会给后续基于计算机视觉的实际应用造成不利影响。因此，如何利用图像增强技术同时提高图像的亮度和清晰度，使其更适合人类或机器进行分析和处理，具有重要的研究意义和应用价值。
2、图像低光照增强和图像去模糊是计算机视觉领域的两个重要研究方向，近年来，随着深度学习技术的发展，研究人员提出了大量方法来分别处理这两个子问题。但此类方法的级联难以解决真实场景中的联合退化现象。具体来说，低光照增强方法通常关注图像亮度的提高和噪声的去除，忽略了运动模糊带来的空间结构退化；去模糊方法通常假设在白天场景去模糊，因此在低光照环境下鲁棒性较差。尽管可以通过级联这两类方法来处理亮度和模糊问题，但在亮度增强过程中容易丢失用于去模糊的关键信息，进而导致后续的去模糊操作失效。最近，研究人员尝试利用算法合成低光照/模糊和正常光/清晰的成对数据，通过在合成数据集上进行端到端的网络训练，学习像素间的映射关系，进而解决亮度和清晰度的联合退化问题。然而，该方法依赖于合成数据集，在数据集分布外的真实场景中泛化性能受限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，克服了基于深度学习的联合低光照增强与去模糊方法依赖于合成的数据集，在真实场景中泛化能力差的问题，弥补了基于扩
2、本专利技术为了实现上述目的，采用如下技术方案：
3、一种基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，包括如下步骤：
4、步骤1.使用在大规模自然图像数据集上预训练的扩散模型对随机噪声进行扩散采样；
5、步骤2.分别对输入的低光照模糊图像和扩散过程中每一步生成的采样图像进行傅里叶变换，得到输入图像和采样图像的振幅和相位；
6、步骤3.在振幅分量中，将采样图像的振幅与输入图像的振幅进行结合，得到更新之后的振幅；
7、步骤4.在相位分量中，仅保留输入图像的相位，并对输入图像的相位进行迭代优化，得到更新之后的相位；
8、步骤5.对更新之后的振幅和相位进行傅里叶逆变换，将得到的结果作为更新之后的采样图像，用于引导下一步的采样过程。
9、此外，在基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法的基础上，本专利技术还提出了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和一个或多个处理器。所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，用于实现上面述及的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法的步骤。
10、此外，在基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法的基础上，本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序。该程序被处理器执行时，用于实现上面述及的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法的步骤。
11、本专利技术具有如下优点：
12、如上所述，本专利技术述及了一种基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，将傅里叶先验巧妙地嵌入到扩散模型的采样过程中，通过傅里叶域的图像特性引导采样过程，无需任何训练数据和退化假设，利用预训练扩散模型中生成先验的振幅和迭代优化的输入图像的相位，实现了在保持图像内容不变的前提下，图像亮度和清晰度的逐步增强。
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1.一种基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
7.一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，其特征在于，所述处理器执行所述可执行代码时，实现如权利要求1至6任一项所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6任一项所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于傅里叶扩散先验的联合低光照增强与去模糊方法，其特征在于，
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【专利技术属性】
技术研发人员：鲍明松，孙洪秀，吕晓倩，张盛平，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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