【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种图像增强方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、在现代化的工厂车间内，对金属件表面微小缺陷的精准识别与量化分析尤为重要，但是这一过程通常面临着多重挑战。首先，光源选择、相机分辨率以及拍摄技巧等外部因素往往导致捕获的图像质量参差不齐，难以直接用于缺陷识别。其次，金属件表面的缺陷，尤其是那些微小、细长且难以用肉眼直接观测的划痕，更是给图像的数字化处理带来了极大困难。这些缺陷在图像中的模糊和细节缺失，极大地影响了后续图像识别模型的训练效果和实际应用中的准确性。
2、在图像增强处理领域，边缘增强技术一直是提升图像质量、增强细节信息的重要手段。传统的梯度算法，如sobel算子和laplace算子，在边缘检测与增强方面发挥了重要作用，但面对微小缺陷时，这些算法难以达到理想的锐化效果。
技术实现思路
1、本公开的主要目的是提供一种图像增强方法、装置、存储介质及电子设备，旨在解决现有技术中图像细节缺失和微小缺陷图像质量不佳的技术问题。
2...
【技术保护点】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述待处理图像对应的高斯滤波器的高斯核，以确定所述待处理图像对应的梯度估计图像集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述高斯滤波器对所述待处理图像进行高斯滤波处理，确定所述待处理图像对应的第一梯度估计图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下计算式对所述待处理图像进行高斯滤波处理，得到所述光照图像：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像和所述光照图像进行数据变...
【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述待处理图像对应的高斯滤波器的高斯核，以确定所述待处理图像对应的梯度估计图像集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述高斯滤波器对所述待处理图像进行高斯滤波处理，确定所述待处理图像对应的第一梯度估计图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下计算式对所述待处理图像进行高斯滤波处理，得到所述光照图像：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像和所述光照图像进行数据变换处理，得到数据变换处理后的目标待处理图像和目标光照图像，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周纹康，朱绪胜，陈代鑫，周力，刘清华，刘树铜，蔡怀阳，陈俊佑，
申请(专利权)人：成都飞机工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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