一种基于深度学习的低光照图像增强方法

本发明公开了一种基于深度学习的低光照图像增强方法，包括以下步骤：获取图像数据集，划分为训练集、验证集和测试集；对图像数据集进行预处理；对预处理后的图像数据集进行去噪处理；将经过去噪处理后的训练集输入至低光照图像增强模型进行训练；之后将经过去噪处理后的验证集输入到低光照图像增强模型中，调整超参数；将经过去噪处理后的测试集，输入到完成训练的低光照图像增强模型中，最终输出增强图像数据；采用小波变换将图像分解为反映整体亮度的低频分量与包含细节特征的高频分量，并利用深度网络对低频分量进行增强，从而有效提升图像的整体亮度。