基于坐标注意力的弱光图像聚焦度分类方法及系统

本发明公开了一种基于坐标注意力的弱光图像聚焦度分类方法及系统，属于人工智能技术领域，该方法首先构建真实弱光场景的图像聚焦度分类数据集；然后对数据集中的聚焦堆栈数据进行裁剪和局部聚焦度分类的标注，得到分类图像数据集；其次基于深度神经网络框架构建图像聚焦度分类模型，并采用分类图像数据集对该图像聚焦度分类模型进行训练，直至网络损失函数收敛，将最小损失值对应的最优参数代入图像聚焦度分类模型，得到训练后的图像聚焦度分类模型；最后采用训练后的网络进行弱光图像聚焦度分类；该方法能够充分利用图像的纹理特征，提高了对弱光图像的聚焦度分类准确性。