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本发明公开了一种基于小波谱学习的低光照图像增强方法，首先输入低光照图像和标签图像，经过潜在编码器得到先验知识真值；然后使用先验知识训练扩散模型，在预测阶段，使用随机噪声得到先验知识；再使用先验知识P构建基于小波的Transformer模块；利用基于小波的Transformer模块，构建对称分层网络架构；最终使用输出图像与先验知识真值优化网络模型。本发明成功解决了在低光照条件下图像细节部分的恢复问题，为低光照图像增强提供了一种高效的解决方案。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117670733A
(43)申请公布日2024.03.08
(21)申请号202311616072.4G06V10/774(2022.01)
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