典型文献
基于卷积神经网络的低照度图像增强方法
文献摘要：
为提升低照度图像的饱和度,增强图像的视觉效果,对基于卷积神经网络的低照度图像增强方法设计与分析.进行低照度图像预处理,设定Reyinex卷积分辨目标,通过FRED-Net结构识别图像特征,进行BP神经元图像增强节点的布设,以此为基础,设计HSI双向卷积神经网络图像增强模型,建立注意力机制,采用合成处理实现低照度图像增强.最终的测试结果表明:与传统单质成像图像增强测试组、传统层级描述图像增强测试组相对比,文章所设计的卷积神经图像增强测试组最终得出的饱和度可以达到92％,表明该方法对于图像的增强效果更佳,具有实际的应用价值.
文献关键词：
卷积神经网络;图像增强;图像帧数
中图分类号：
作者姓名：
梁剑波;柴群
作者机构：
凯里学院大数据工程学院,贵州凯里556011
文献出处：
引用格式：
[1]梁剑波;柴群-.基于卷积神经网络的低照度图像增强方法)[J].长江信息通信,2022(11):26-28
A类：
Reyinex,FRED
B类：
低照度图像增强,增强方法,增强图像,视觉效果,方法设计,设计与分析,图像预处理,Net,结构识别,识别图,图像特征,元图像,布设,HSI,网络图像,增强模型,注意力机制,单质,质成,经图,增强效果,图像帧数
AB值：
0.268828
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