基于深度学习的高清夜视行车数据增强方法

本发明公开了基于深度学习的高清夜视行车数据增强方法，包括如下步骤：S1、构建配对图像样本集；S2、将配对图像样本集输入双分支深度编码器网络；S3、对第一分支与第二分支提取的特征进行信息交互与融合，获得融合特征图；S4、对融合特征图进行目标敏感度建模，构建图像区域的目标敏感度得分图，并将图像块级特征作为搜索空间；S5、引入改进蜜獾算法对目标敏感度得分图进行自适应优化，输出优化后的目标敏感度得分图；S6、将优化后的目标敏感度得分图输入条件图像生成器中，生成夜视图像；S7、对夜视图像进行判别并优化生成器参数，输出增强夜视图像。本发明通过结合多模态深度特征与改进蜜獾算法等，实现夜视图像增强生成。