基于物理感知与强化学习的可解释农田图像增强方法及系统

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于物理感知与强化学习的可解释农田图像增强方法，包括：获取原始农田图像并进行全局感知分析，提取多尺度特征并识别退化区域及特征分布；基于所述全局感知分析结果，构建量化退化区域物理属性及优化需求的语义增强蓝图；根据所述语义增强蓝图初始化强化学习代理，通过物理约束奖励函数选取图像处理操作序列；执行所述图像操作序列，根据质量评估指标增量阈值及语义增强蓝图的物理一致性终止增强处理；输出增强图像及关联图像操作序列物理依据溯源的可解释性报告。其目的在于，解决农田图像增强技术可解释性缺失、环境适应性不足及其决策机制僵化的技术问题。