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南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)杨仁友获国家专利权

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龙图腾网获悉南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)申请的专利图像增强方法、装置、终端设备以及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114897728B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210507441.5,技术领域涉及:G06T5/70;该发明授权图像增强方法、装置、终端设备以及存储介质是由杨仁友;秦浩;郑凯健;杨靓;李日富设计研发完成,并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

图像增强方法、装置、终端设备以及存储介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种图像增强方法、装置、终端设备以及存储介质,其图像增强方法包括:获取待增强图像数据;将所述待增图像强数据输入预先创建的图像增强模型中进行增强,得到增强后的图像数据,其中,所述图像增强模型基于生成式对抗网络并结合预设增强图像算法训练得到。本发明解决图像处理能力实时性低的问题,提升图像增强效率。

本发明授权图像增强方法、装置、终端设备以及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种图像增强方法,其特征在于,所述图像增强方法包括以下步骤: 获取待增强图像数据; 将所述待增强图像数据输入预先创建的图像增强模型中进行增强,得到增强后的图像数据,其中,所述图像增强模型基于生成式对抗网络并结合预设增强图像算法训练得到; 所述将所述待增强数据输入预先创建的图像增强模型中进行增强,得到增强后的数据的步骤之前还包括: 获取原始数据集; 建立生成器; 向所述生成器输入第一参数,将所述生成器进行初始化; 向所述生成器输入所述原始数据集,得到对应的伪增强数据集; 建立判别器; 基于所述生成器及所述判别器,构建得到生成式对抗网络; 基于多尺度同态滤波标签、所述原始数据集及所述伪增强数据集,对所述生成式对抗网络进行训练,得到图像增强模型; 所述基于多尺度同态滤波标签、所述原始数据集及所述伪增强数据集,对所述生成式对抗网络进行训练,得到图像增强模型的步骤包括: 基于所述多尺度同态滤波标签,对所述原始数据集中的数据进行增强,得到对应的增强数据集; 基于所述原始数据集、所述增强数据集及所述伪增强数据集,对所述生成式对抗网络进行训练,得到训练后的生成式对抗网络; 所述基于所述多尺度同态滤波标签,对所述原始数据集中的数据进行增强,得到对应的增强数据集的步骤包括: 计算所述原始数据集中的数据相对对应的降噪项,以供对所述原始数据集中的数据进行降噪; 计算所述原始数据集中的数据相对对应的像素点到中心点的空间距离权重值及相邻像素值权重; 基于所述相邻像素值权重及所述空间距离权重值,计算得到像素权重和; 基于所述像素权重和及所述降噪项,计算得到反射图像; 基于所述反射图像及预设的高斯函数,计算得到反射响应图像,以供对所述原始数据集中的数据进行多尺度空间构造; 基于所述反射响应图像及所述降噪项,计算得到所述原始数据集中的数据相对对应的增强数据,以此类推,得到所述增强数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江),其通讯地址为:524006 广东省湛江市霞山区文体路一号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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