一种基于显著性前景内容的低光照图像增强方法[发明专利]

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专利名称：一种基于显著性前景内容的低光照图像增强方法专利类型：发明专利

发明人：杨勐,郝鹏程,王爽,郑南宁申请号：CN202010056934.2申请日：20200116公开号：CN111275642A公开日：20200612

摘要：本发明公开了一种基于显著性前景内容的低光照图像增强方法，学习低光照图像中的显著性前景内容信息并与增强过程融合，将低光照图像输入低光照显著注意力深度网络模型SAM得到输出的显著图；向深度预测网络模型输入低光照图像并输出对应的深度图；将获得的深度图作为引导图对显著图进行引导滤波，得到显著前景图；对于输入的低光照图像，以显著前景图作为增强程度的权重，采用LIME增强算法对低光照图像进行不同程度的增强，最终得到基于显著性前景内容增强的结果图。本发明能够针对低光照图像中的显著性前景内容区域有效的增强，同时抑制背景和无关内容区域的过度增强并抑制噪声。

申请人：西安交通大学

地址：710049 陕西省西安市咸宁西路28号

国籍：CN

代理机构：西安通大专利代理有限责任公司

代理人：高博

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