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专利号	2018110979098	专利名称	一种基于全卷积神经网络的单图像增强方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06N3/08;G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04
申请人	宁波大学	申请地址	浙江省宁波市江北区风华路818号
发明人	郁梅;陈晔曜;邵华;姜浩;蒋刚毅	申请日期	2018-09-20
下证状态	未知	更新时间	2022-09-19 11:45:56
专利摘要	本发明公开了一种基于全卷积神经网络的单图像增强方法，首先，考虑到单曝光图像丢失的信息可由多曝光序列来描述，利用构建的预测曝光网络来产生与输入的图像曝光不同的低曝光图像和高曝光图像，以此构建出一个多曝光序列；接着，为避免手动提取融合特征导致增强方法鲁棒性低的问题，利用构建的曝光融合网络来完成特征提取、特征融合以及图像重建任务；最后，考虑到预测曝光网络中的反卷积层会造成输出的图像出现棋盘伪像，采用与人眼感知相关的结构相异性损失来训练预测曝光网络以减轻这种伪像；优点是其既能提高图像整体对比度，又能恢复一定的图像曝光不足和曝光过度区域的信息。

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