一种基于深度神经网络的图像实时去噪和增强方法

本发明公开了一种基于深度神经网络的图像实时去噪和增强方法，包括如下步骤：利用多种传感器并行采集不同模态的图像数据，并通过传感器协同工作捕捉动态场景特征；对采集的多模态图像数据进行自适应划分，依据环境因素评估各子区域的特性，动态确定其处理优先级；针对不同子区域，动态选择最适合的深度神经网络架构进行并行处理；结合图像的时序特性，通过自适应时间窗口调整处理频率；对去噪和增强后的子区域进行像素级动态融合；通过实时反馈机制对处理参数进行调整，实现对神经网络模型的增量优化和微调，最终输出高质量的图像数据。本发明旨在通过多模态数据采集、自适应划分和实时优化，提升动态环境下的图像质量。