一种基于可逆神经网络的低光图像增强方法

本发明涉及低光图像技术领域，具体涉及基于可逆神经网络的低光图像增强方法。包括：步骤一搭建可逆神经网络；步骤二可逆神经网络的工作过程和训练；步骤三应用：将在低光照条件下拍摄的图像，输入上述训练后的可逆神经网络进行增强处理。与现有技术相比，本发明提高模型的增强效果和可解释性，增加分解的准确性和模型的泛化能力，本发明引入记忆机制，学习整个数据集的亮度信息，指导图像在亮度方面的恢复过程，提高模型的增强效果。
同济大学
倪张凯 | 张阳 | 王瀚漓