摘要
本发明实施例提供一种无人机图像数据增强方法及系统,所述方法包括:响应于无人机图像的数据增强请求,获取原始雾图;以原始雾图为输入数据,通过去雾神经网络模型进行卷积训练,以原始雾图的自适应参数为训练特征,输出去雾后的图像数据,自适应参数由透射率参数和大气光参数联合确定;将图像数据转换至HSV空间,进行图像分块后,对每个子块对应的直方图进行像素数量重分配,以及根据子块直方图对应的映射函数,对像素灰度值进行加权融合;对图像数据中的亮度分量进行动态增强,并将HSV空间的图像数据转回BRG空间对应保存并输出。
技术关键词
神经网络模型
灰度直方图
可执行程序代码
数据
训练特征
无人机
参数
Sigmoid函数
对比度
光学遥感图像
像素点
亮度
动态
分块
修复系统
存储器
处理器
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