基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统技术方案

本发明专利技术公开基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，系统包括图像预处理模块：对输入的夜间图像进行归一化处理，以提高后续处理的准确性；深度学习模型模块：利用卷积神经网络，设计一个特定于夜间图像处理的深度学习模型，模型能够自动学习图像特征，并进行自适应增强；噪声抑制模块：结合图像增强过程中的输出，设计相应的噪声抑制算法，有效去除图像中的随机噪声；该系统不仅提升了夜间图像的视觉质量，还提高了处理效率和自适应性，为夜间监控、自动驾驶、夜间摄影等领域的应用提供了强有力的技术支持，通过深度学习和图像处理技术的融合，系统展现了在夜间图像处理领域的创新能力和实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理相关，具体涉及基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统。

技术介绍

1、在低光照环境下获取的图像常常存在亮度不足、对比度低以及噪声干扰等问题，导致图像质量显著下降。这些问题在监控、交通、医学成像及夜间摄影等领域尤为突出。传统的图像增强技术和噪声抑制算法在增强图像细节和减少噪声方面存在效果有限、处理速度慢等缺点。因此，需要一种新型的图像增强与噪声抑制系统，以提高夜间图像的质量。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，以解决上述
技术介绍
中提出的在低光照环境下获取的图像常常存在亮度不足、对比度低以及噪声干扰等问题，导致图像质量显著下降问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：

3、基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，系统包括

4、图像预处理模块：对输入的夜间图像进行归一化处理，以提高后续处理的准确性；

5、深度学习模型模块：

6、利用卷积神经网络，设计本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：系统包括

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：图像预处理模块包括如下：

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：深度学习模型模块

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：在图像增强过程中，噪声抑制是一个重要步骤，可以显著提高图像的视觉质量和后续处理的可靠性，步骤如下：

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：系统包括

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：图像预处理模块包括如下：

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，其特征在于：深度学习模型模块

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的夜间图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈作钧，赵鹏程，秦品乐，柴锐，曾建朝，于一，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：