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一种Raw到Raw的暗光图像增强方法

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本发明提供的一种Raw到Raw的暗光图像增强方法，包括以下步骤：采集Raw数据作为构建的训练数据集，并对所述训练数据集进行合并与扩充；根据所述训练数据集搭建图像增强CNN网络模型，所述CNN网络模型包括多任务训练、输入层、编码过程、解码过程、跳跃连接和输出层；对所述CNN网络模型进行迭代训练，更新所述CNN网络模型的各可学习参数使其达到一定的收敛条件并完成训练；根据完成训练的所述CNN网络模型进行模型推断最终得到暗光图像增强网络模型，并通过此模型对所述Raw数据进行图像增强。通过构建数据集和模型并对其训练得出能智能处理Raw格式图像的暗光图像增强模型，从而实现Raw到Raw的暗光图像增强。

著录项

公开/公告号CN111325679A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-23

原文格式PDF
申请/专利权人深圳深知未来智能有限公司;
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申请/专利号CN202010018162.3
发明设计人郭奇锋;常坚;王静涵;维克特·盛;
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申请日2020-01-08
分类号
代理机构中山市科企联知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人杨立铭
地址 518101 广东省深圳市宝安区西乡街道劳动社区宝源路1065号F518时尚创意园F4栋F4-101-104、117-119
入库时间 2023-12-17 09:42:29

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20200108

实质审查的生效
2020-06-23

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