基于自监督学习的低照明度空间目标对比特征增强方法

基于自监督学习的低照明度空间目标对比特征增强方法，步骤包括：采集空间图像；对采集到的空间图像进行预处理操作；对数据增强后的数据进行特征提取；对特征提取后的图像进行噪声抑制；对噪声抑制后的图像的关键区域进行特征增强；将特征增强后的图像进行相似特征归类并进行目标识别与分析；对已完成目标分析的图像进行图像增强。本发明实现了自监督学习驱动的图像特征增强，获得更全面和精准的场景信息；通过尺度不变特征变换算法，确保在低照明条件下图像特征的稳定性和一致性，提高特征增强的准确性。有效抑制低照明环境下的噪声干扰，增强目标特征的显著性，扩大了基于自监督学习的低照明图像特征增强技术的适用范围。