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1. WO2020108009 - METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER-READABLE MEDIUM FOR IMPROVING QUALITY OF LOW-LIGHT IMAGES

Publication Number WO/2020/108009
Publication Date 04.06.2020
International Application No. PCT/CN2019/105463
International Filing Date 11.09.2019
IPC
G06T 7/00 2017.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
CPC
G06T 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
Applicants
  • GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS CORP., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • MENG, Zibo
  • HO, Chiuman
Agents
  • SHENZHEN ZHIQUAN INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE
Priority Data
62/771,34226.11.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER-READABLE MEDIUM FOR IMPROVING QUALITY OF LOW-LIGHT IMAGES
(FR) PROCÉDÉ, SYSTÈME ET SUPPORT LISIBLE PAR ORDINATEUR POUR AMÉLIORER UNE QUALITÉ D'IMAGES À FAIBLE LUMINOSITÉ
Abstract
(EN)
In an embodiment, a method includes receiving a low-light digital image; generating, by at least one processor, a resulting digital image by processing the low-light digital image with an encoder-decoder neural network comprising a plurality of convolutional layers classified into a downsampling stage and an upsampling stage, and a multi-scale context aggregating block configured to aggregate multi-scale context information of the low-light digital image and employed between the downsampling stage and the upsampling stage; and outputting, by the at least one processor, the resulting digital image to an output device. In the network, a channel-wise dropout operation is performed following each of the convolutional layers at the downsampling stage and the upsampling stage to improve generalization ability of the network.
(FR)
Dans un mode de réalisation, un procédé consiste à recevoir une image numérique à faible luminosité ; à générer, au moyen d'au moins un processeur, une image numérique obtenue par traitement de l'image numérique à faible luminosité avec un réseau neuronal codeur-décodeur comprenant une pluralité de couches de convolution classées en un stade de sous-échantillonnage et un stade de suréchantillonnage, et un bloc d'agrégation de contexte à échelle multiple conçu pour agréger des informations de contexte à échelle multiple de l'image numérique à faible luminosité et utilisé entre le stade de sous-échantillonnage et le stade de suréchantillonnage ; et à délivrer en sortie, au moyen du ou des processeurs, l'image numérique ainsi obtenue à un dispositif de sortie. Dans le réseau, une opération de relâchement au niveau canal est effectuée à la suite de chacune des couches de convolution au stade de sous-échantillonnage et au stade de suréchantillonnage afin d'améliorer la capacité de généralisation du réseau.
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