一种基于AI的图像处理方法

本发明涉及一种基于AI的图像处理方法，包括如下步骤：采集RGB、红外、激光雷达多模态图像，同时整合环境传感器数据，兼容2D图像、3D点云、视频流及环境参数，基于低光照自适应网络实时提升低质量图像的清晰度，利用GAN生成对抗网络模拟不同噪声、遮挡条件，基于自监督学习对齐多源数据的时间戳与空间坐标系；结合超以太网传输技术，实现低延迟的多节点数据同步，支持边缘端实时处理与云端深度分析的协同。本发明实时处理速度较传统方法提升5倍，工业缺陷检测误报率降低30％，通过边缘计算减少云端依赖，硬件成本降低40％，通过动态架构、跨模态融合与行业定制化设计，突破了单一场景局限性，为AI图像处理提供了兼具通用性与垂直深度的创新路径。