处置现有的图像增强方法失掉的增强后的图像效果差无法恢复过曝疑问 合肥君正开放一种用于低光照增强的强光克制方法专利 (处置图标)

专利摘要显示，本发明提供一种用于低光照增强的强光克制方法，包括：S1，采集图像作为构建的训练数据集，并对所述训练数据集启动兼并与扩展；S2，依据所述训练数据集搭建图像增强 CNN 网络模型，所述CNN 网络模型包括增强网络与融合网络；S3，对所述CNN 网络模型启动迭代训练，升级所述CNN 网络模型的各可学习参数使其抵达肯定的收敛条件并成功训练；S4，依据成功训练的所述CNN 网络模型启动模型推断最终失掉暗光图像增强网络模型，并经过此模型对输入图像启动图像增强，失掉最终结果。本方法处置现有的图像增强方法失掉的增强后的图像效果差，无法恢复过曝的技术疑问。