一种基于深度学习的航拍图像细节增强方法

本发明提供一种基于深度学习的航拍图像细节增强方法，包括：构建带有记忆状态的循环卷积神经网络；所述带有记忆状态的循环卷积神经网络包括去噪网络、事件重构图像网络和融合网络；低光照场景，通过视觉相机和普通相机，在每个采集周期，分别采集得到目标区域的低质量视频帧序列VL*和低质量事件流FL*，输入到训练完成的所述带有记忆状态的循环卷积神经网络，输出重建的第一高质量视频帧序列VHR1*，即为最终得到的图像细节增强后的视频帧序列。本发明所设计的模型，同时利用了事件流数据所具备的高动态范围信息，与图像帧序列数据所具备的高纹理细节信息，可融合构建出同时具备高动态范围与高纹理细节信息的视觉感知增强图像。