【技术实现步骤摘要】
本申请涉及量子计算，具体涉及一种图像增强方法、装置、网络设备及存储介质。
技术介绍
1、在暗光条件下获取的图像会出现低能见度、低对比度和强噪声等视觉退化问题。通过低照度图像增强技术可以改善图像质量，从而提高计算机视觉任务的准确性和效率。
2、传统的图像增强技术能够简单有效地提升图像质量，但是容易出现图像细节信息丢失、伪影、色彩失真、过度增强等问题。此外，经典卷积神经网络在处理大规模图像和复杂卷积核时的计算复杂度较高，消耗的计算资源量大，对图像的处理效率较低。
技术实现思路
1、本申请的至少一个实施例提供了一种图像增强方法、装置、网络设备及存储介质，用于解决现有技术中对图像进行增强的过程中容易出现细节信息丢失或者计算复杂度较高，消耗的计算资源量的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种图像增强方法，包括：
4、在通过光照特征提取网络对待增强图像进行特征提取时，采用通道注意力模块对提取到的多色彩...
【技术保护点】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述图像光照特征，包括：
3.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述通过量子特征融合网络对所述图像光照特征和所述图像反射特征进行融合，得到增强后的目标图像，包括：
4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的图像增...
【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述图像光照特征，包括：
3.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述通过量子特征融合网络对所述图像光照特征和所述图像反射特征进行融合，得到增强后的目标图像，包括：
4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的图像增强方法，其特征在于，所述损失函数为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明悦，闻经纬，黄智国，赵立芬，钱岭，
申请(专利权)人：中移苏州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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