【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体是基于深度学习的图像自适应增强方法及系统。
技术介绍
1、在当今的数字时代，图像作为一种重要的信息载体，被广泛应用于各个领域，然而，在图像的获取、传输和存储过程中，往往会受到各种因素的影响，导致图像质量下降；传统的图像增强方法主要包括基于直方图均衡化、滤波等技术改善图像的对比度和清晰度，但仍然存在一些局限性，例如，直方图均衡化会导致图像过增强、丢失图像细节信息，滤波方法可能会模糊图像边缘，从而影响图像的分辨率；
2、公开号为cn112991240b的一种用于实时图像增强的图像自适应增强算法公开了涉及一种用于实时图像增强的图像自适应增强算法，包括：获取当前帧待处理的灰度图像；基于迭代算法自动计算灰度图像对应的灰度直方图的有效灰度级阈值；根据有效灰度级阈值对灰度直方图进行灰度等间距密度均衡变换，在变换过程中，计算灰度级在增强后图像对应的映射灰度值时，对灰度级等间距重排后的间距进行阈值限制以及对映射灰度值进行灰度偏置校正，灰度等间距密度均衡变换完成后得到灰度图像对应地增强后图像。
3、然...
【技术保护点】
1.基于深度学习的图像自适应增强系统，包括图像处理平台，其特征在于，所述图像处理平台内设置有图像采集模块、图像处理模块、图像分析模块、模型管理模块和图像管理模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的图像自适应增强系统，其特征在于，所述图像采集模块录入图像数据和对应的图像信息的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的图像自适应增强系统，其特征在于，所述图像处理模块获取分割图像区域和对应像素点的图像质量数据的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的图像自适应增强系统，其特征在于，所述图像分析模块获取分割图像区域对...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的图像自适应增强系统，包括图像处理平台，其特征在于，所述图像处理平台内设置有图像采集模块、图像处理模块、图像分析模块、模型管理模块和图像管理模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的图像自适应增强系统，其特征在于，所述图像采集模块录入图像数据和对应的图像信息的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的图像自适应增强系统，其特征在于，所述图像处理模块获取分割图像区域和对应像素点的图像质量数据的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的图像自适应增强系统，其特征在于，所述图像分析模块获取分割图像区域对应像素点的综合分类结果的过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：许阳，王智勇，郑辰子，程成，
申请(专利权)人：飞友科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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