一种基于多模态增强网格掩蔽和快速傅里叶卷积的图像增强方法

本发明公开了一种基于多模态增强网格掩蔽和快速傅里叶卷积的图像增强方法，包括：S1、采集水下典型目标前视声呐数据，制作初始数据集；S2、对前视声呐原始图像进行多模态遮挡方式的数据增强；S3、对多模态遮挡框架增强后图像进行传统图像变换方式的数据增强，模拟不同环境下的光照、噪声和视角等变化，生成多样化的训练数据；S4、构建基于快速傅里叶卷积的图像增强网络，利用全局感受野，提高对遮挡区域的处理和增强能力；S5、利用训练好的模型对图像进行增强，得到清晰且细节丰富的目标遮挡图像。本发明通过结合多模态遮挡方式的数据增强方法和基于快速傅里叶卷积的网络，显著提高了对前视声呐严重遮挡目标的图像增强质量和效率，具有良好的泛化能力和实用价值。