一种基于神经网络的暗光增强方法

本发明涉及图像增强技术领域，公开了一种基于神经网络的暗光增强方法，包括以下步骤：步骤S101，采集低光照图像和正常光照图像，并对所有图像进行预处理构建训练数据集；步骤S102，构建正向生成器、正向判别器、逆向生成器和逆向判别器，并通过训练数据集对其进行训练；步骤S103，保留训练完成后的正向生成器，将低光照图像输入到正向生成器，输出逼近正常光照的增强图像；本发明通过双生成器和双判别器实现无监督训练，引入感知损失、边缘保持损失和噪声抑制损失，保证稳定训练的同时，提升暗光增强图像的结构、纹理和语义一致性，正向生成器能够扩大感受野，捕捉全局光照信息，适应复杂的光照场景，减少图像增强过程中产生的噪声和伪影。