一种基于AI赋能Mean Shift算法的图像增强方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于AI赋能Mean Shift算法的图像增强方法及装置，属于图像增强技术领域。所述方法包括：S1.将待增强图像划分为M个图像块，并设置计数器，计数器的初始值为1；S2.基于图像块内的像素信息生成幅度缩放因子和相位旋转因子；S3.根据幅度缩放因子和相位旋转因子计算Mean Shift向量；S4.利用Mean Shift算法更新图像块的中心点；S5.基于Mean Shift向量计算图像块的漂移距离，若，则执行S2，否则将计数器的值加一并执行S6；其中，为预设门限；S6.判断计数器的值是否大于M，若是，则完成图像增强，否则执行S2。本发明专利技术提高了算法效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像增强，特别是涉及一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法及装置。

技术介绍

1、图像增强技术用于提高图像质量和细节的可视性，在计算机视觉领域占据着重要地位。ai赋能图像增强方法通过深度学习和机器学习等技术，能够更智能地理解和处理图像信息，提高图像质量和视觉感知。在图像处理的众多方法中，mean shift算法以其在特定任务中的卓越性能而备受关注。mean shift算法是一种基于核密度估计的非参数化聚类算法，广泛应用于图像分割、目标跟踪等领域。然而，传统的mean shift算法在处理复杂图像时可能面临一些限制，如算法迭代时间久、处理图像时可能因过度平滑导致细节损失严重等。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法及装置。

2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：

3、本专利技术的第一方面公开了一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法，包括：

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【技术保护点】

1.一种基于AI赋能Mean Shift 算法的图像增强方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于AI赋能Mean Shift 算法的图像增强方法，其特征在于，将待增强图像划分为M个图像块，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于AI赋能Mean Shift 算法的图像增强方法，其特征在于，所述第一阈值的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于AI赋能Mean Shift 算法的图像增强方法，其特征在于，基于图像块内的像素信息生成幅度缩放因子和相位旋转因子，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于AI赋能Mean Sh...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法，其特征在于，将待增强图像划分为m个图像块，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法，其特征在于，所述第一阈值的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法，其特征在于，基于图像块内的像素信息生成幅度缩放因子和相位旋转因子，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于ai赋能mean shift 算法的图像增强方法，其特征在于，所述预测网络ms-pred...

【专利技术属性】
技术研发人员：林辉，蒋礼平，杜德建，赵桂毅，卿朝进，
申请(专利权)人：成都航天凯特机电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：