基于随机游走的矿井下图像细节增强算法

本发明属于图像细节增强领域，具体涉及一种基于随机游走的矿井下图像细节增强算法，包括，通过两次双线性插值分离得到原始图像I0的平滑层I2和细节层I1，计算初始残差特征Res；初始化随机游走的“起点”位置即原始图像块、“节点”位置即待匹配图像块，计算最佳匹配图像块与原始图像块的损失函数；以最小化损失函数为目标，寻找更优的匹配图像块，并不断更新游走位置；通过随机游走不断迭代，逐步收敛至全局最优匹配图像块，完成残差特征的更新，将更新后的残差放大并和输入的原始图像叠加，得到最终的细节增强图像。本发明创新性地引入随机游走思想，提出一种新的残差特征更新机制，通过全局搜索与图像块匹配，优化细节增强效果。