一种基于改进U-net网络的羽流光谱图像对比度增强方法

本发明提供了一种基于改进U‑net网络的羽流光谱图像对比度增强方法，通过设置密集特征融合模块，同时应用于编码和解码阶段，并针对相同尺度编码‑解码层次之间不同尺度特征融合不完全的问题，设计了深多层残差模块，用于替代原始U‑Net结构中的跳跃连接，加强编码器向解码器传递的特征筛选，提升模型优化效果，同时降低网络训练时间以及误差。由于本发明对退化模型针对性强，复原精度高，在羽流光谱图像对比度增强方面拥有较好的性能。