(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211175581.3 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 深圳信息职业 技术学院 地址 518115 广东省深圳市龙岗区龙城街 道龙翔大道 2188号 (72)发明人 赵文勇　 (74)专利代理 机构 北京清控智云知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11919 专利代理师 管士涛 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 低照度图像增强方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及图像处理能领域， 揭露一种低照 度图像增强方法包括： 获取低照度图像， 利用训 练好的对抗生成网络中分解器将低照度图像分 解成照射分量和反射分量； 识别反射分量的引导 像素， 根据引导像素， 利用对抗生成网络中生成 器构建所述低照度图像的初始增强图像； 利用对 抗生成网络中全局鉴别器鉴别初始增强图像的 全局图像效果， 及利用对抗生 成网络中局部鉴别 器鉴别增强图像的局部图像效果； 根据照射分 量， 分别判断全局图像效果和局部图像效果是否 满足预设条件， 在全局图像效果和局部图像效果 均满足预设条件时， 将初始增强图像作为低照度 图像的最终增强图像。 本发明可以提高低照度图 像的增强效果。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115482169 A 2022.12.16 CN 115482169 A 1.一种低照度图像增强方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取低照度图像， 利用训练好的对抗生成网络 中分解器将所述低照度图像分解成照射 分量和反射分量； 识别所述反射分量的引导像素， 根据所述引导像素， 利用所述对抗生成网络中生成器 构建所述低照度图像的初始增强图像； 利用所述对抗生成网络 中全局鉴别器鉴别所述初始增强图像的全局图像效果， 及利用 所述对抗 生成网络中局部鉴别器鉴别所述增强图像的局部图像效果； 根据所述照 射分量， 分别判断所述全局图像效果和所述局部图像效果是否满足预设条 件， 在所述全局图像效果和所述局部图像效果均满足预设条件时， 将所述初始增强 图像作 为所述低照度图像的最终增强图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用训练好的对抗生成网络中分解器 将所述低照度图像分解成照射分量和反射分量， 包括： 利用所述分解器中的卷积层提取 所述低照度图像的图像特 征； 根据所述图像特 征， 利用所述分解器中的池化层锁定图像细节特 征； 根据所述图像细节特征， 利用所述分解器中的图像分解函数将所述将所述低照度图像 分解成所述照射分量和所述反射分量。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述识别所述反射分量的引导像素， 包括： 识别所述反射分量中的细节像素； 判断所述细节像素是否可作为引导细节， 并在所述细节像素可作为引导细节时， 将所 述细节像素作为所述引导像素。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述引导像素， 利用所述对抗生 成网络中生成器构建所述低照度图像的初始增强图像， 包括： 根据所述引导像素， 利用所述 生成器中像素识别层识别所述引导像素的引导细节； 根据所述引导细节， 利用所述 生成器中的规则层配置生成增强图像的生成规则； 根据所述 生成规则， 利用所述 生成器中的图像生成函数生成初始增强图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述对抗生成网络 中全局鉴别器 鉴别所述初始增强图像的全局图像效果， 包括： 利用所述全局鉴别器中的特 征层获取 所述初始增强图像的全局特 征图； 根据所述全局特征图， 利用所述全局鉴别器中的维度层识别所述全局特征图的全局图 维度； 根据所述全局图维度， 利用所述全局鉴别器中的全局特征函数计算所述初始增强图像 的全局图像效果。 6.根据权利要5所述的方法， 其特 征在于， 所述全局特 征函数， 包括： 其中， L31表示的是全局图像效果， i， j表示初始增强图像对应的全局特征图， Wi,j和Hi,j 表示初始增强图像对应全局特征图的维度， φi,j表示初始增强图像对应低照度图像的维权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115482169 A 2度， G表示初始增强图像， I表示初始增强图像对应的低照度图像。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述对抗生成网络 中局部鉴别器 鉴别所述初始增强图像的局部图像效果， 包括： 利用所述局部鉴别器中的分割层获取 所述初始增强图像的增强局部图； 根据所述增强局部图， 利用所述局部鉴别器中的原始层识别所述局部图的对应的初始 局部图； 根据所述增强局部图和所述初始局部图， 利用所述局部鉴别器中的局部特征函数计算 所述初始增强图像的局部图像效果。 8.一种低照度图像增强方法装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 低照度图像分解模块， 用于获取低照度图像， 利用训练好的对抗生成网络中分解器将 所述低照度图像分解成照射分量和反射分量； 增强图像生成模块， 识别所述反射分量的引导像素， 根据所述引导像素， 利用所述对抗 生成网络中生成器构建所述低照度图像的初始增强 图像； 增强 图像鉴别模块， 用于利用所 述对抗生成网络中全局鉴别器鉴别所述初始增强图像的全局图像效果， 及利用所述对抗生 成网络中局部鉴别器鉴别所述增强图像的局部图像效果； 增强图像输出模块， 用于根据所述照射分量， 分别判断所述全局图像效果和所述局部 图像效果是否满足预设条件， 在所述全局图像效果和所述局部图像效果均满足预设条件 时， 将所述初始增强图像作为所述低照度图像的最终增强图像。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意一项 所 述的低照度图像增强方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的低照度图像增强方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115482169 A 3