一种基于GANs的弱光图像增强方法、系统及存储介质

本发明实施例公开了一种基于GANs的弱光图像增强方法、系统及存储介质，属于图像增强技术领域，所述方法包括：根据自动色阶增强算法对原始弱光图像进行增强，得到对比度增强后的弱光图像；根据SWGF的自适应调光算法，调整弱光图像的亮度和纹理，获取增强图像I；基于边缘保留的分解模型，将增强图像I分解为细节层和基础层，并对细节层进行锐化，对基础层进行自适应分段直方图均衡化处理；建立生成对抗网络，对处理后的细节层和基础层进行训练，将改进的SSIM损失函数作为优化目标，当优化目标满足阈值范围时，则生成对抗网络训练完成；根据训练完成后的生成对抗网络确定最优增强图像。本发明能够对弱光图像全面增强，为后续图像分析提供了有效数据。