基于循环生成对抗网络的低照度图像增强方法

本发明公开的基于循环生成对抗网络的低照度图像增强方法，具体步骤如下：步骤1，建立模型、低照度与正常光线数据集；步骤2，提取正常光线图与低照度图；步骤3，利用生成器与生成器获取图像；步骤4，将生成图像与初始图像送入判别器中，计算判别器、的对抗损失、；步骤5，计算生成器、的生成器对抗损失函数、；并计算循环一致性损失、；步骤6，计算自特征保留损失、；步骤7，计算生成器、的总损失；步骤8，交替训练判别器和生成器，生成真实的图像，完成增强。本发明的基于循环生成对抗网络的低照度图像增强方法，解决了现有技术中存在的对于配对数据集的依赖及图像增强后存在噪声的问题。