基于深度学习的图像增强处理方法

本发明提出基于深度学习的图像增强处理方法，包括：提取输入图像的多尺度特征；对多尺度特征进行重校准及融合，得到综合特征图；进行非线性变换；使用解码器网络将变换后的特征重建为初步增强图像；设计一个生成对抗网络，生成内容感知权重图，权重图中每个像素值反映相应位置在内容上的重要性；根据内容感知权重图，识别关键区域和关联区域，通过区域间的互动和协同进一步增强图像的整体效果。本发明通过提取多尺度特征并进行重校准及融合，提高图像增强的针对性和有效性，再根据内容感知权重图指导不同区域的识别，实现区域间的协同增强，提升图像的整体效果，使得增强后的图像在细节、色彩、对比度等方面都更加自然和逼真。