基于改进Retinex-Net的低照度图像增强方法及智能穿戴系统

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基于改进Retinex-Net的低照度图像增强方法及智能穿戴系统
申请号:CN202510667839
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120598829A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于改进Retinex‑Net的低照度图像增强方法及智能穿戴系统,其中,所述图像增强方法包括如下步骤:收集具有低照度标签的数据集并划分成训练集和测试集;设计基于改进Retinex‑Net的低照度图像增强模型并进行训练及验证,得到训练好的低照度图像增强模型,所述低照度图像增强模型由分解网络、调整网络和重建网络构成,所述分解网络的反射路径中加入由恒等映射以及残差收缩构建单元形成的子网络;利用训练好的所述低照度图像增强模型对图像进行增强,得到增强后的图像。本发明提供的低照度图像增强方法及智能穿戴系统,可有效抑制图像分解过程中产生的噪声,提升图像的清晰度和质量,实现低照度图像增强。
技术关键词
图像增强方法 图像增强模型 照度 智能穿戴系统 光照 网络 DICM数据 残差学习 上采样 分支 ReLU函数 编码器特征 解码器 全局平均池化 校正 反射率 噪声抑制 基础