【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像检测优化的，特别是涉及一种基于增强图像的检测模型优化方法。
技术介绍
1、目标检测在近年来受到越来越多的关注，其应用范围涵盖环境监测、养殖、考古以及军事防御等多个重要领域。然而，由于环境的特殊性，如低对比度、低光照、光的散射和吸收等，与常规目标检测相比，特定场景下的目标检测面临诸多技术挑战。
2、其中，复杂环境具有特殊的光学特性，例如介质对光线的散射和吸收，导致图像往往呈现低对比度、模糊和颜色失真的特点。这些因素严重影响了传统目标检测算法的性能。虽然现有的图像增强方法可以通过调整对比度、颜色校正等手段改善图像质量，但过度增强可能引入伪影或丢失重要的细节信息，导致目标检测效果不稳定。因此，传统的方法将图像增强视为预处理步骤，之后再进行目标检测，存在目标检测准确性不稳定的技术缺陷。
技术实现思路
1、基于此，本申请的目的在于提供一种基于增强图像的检测模型优化方法，可以克服现有技术的不足。
2、为了实现上述目的，本申请采用的技术方案为：
3、一种...
【技术保护点】
1.一种基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述图像增强模块包括小波变换增强网络和傅里叶变换增强网络；
3.根据权利要求2所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述将所述原始图像训练样本输入至所述小波变换增强网络进行小波变换处理、滤波处理和逆小波变换处理，得到初始增强图像的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述将所述初始增强图像输入至所述傅里叶变换增强网络进行傅里叶变换处理、滤波处理和逆傅里...
【技术特征摘要】
1.一种基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述图像增强模块包括小波变换增强网络和傅里叶变换增强网络；
3.根据权利要求2所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述将所述原始图像训练样本输入至所述小波变换增强网络进行小波变换处理、滤波处理和逆小波变换处理，得到初始增强图像的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述将所述初始增强图像输入至所述傅里叶变换增强网络进行傅里叶变换处理、滤波处理和逆傅里叶变换处理，得到所述增强图像训练样本的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于增强图像的检测模型优化方法，其特征在于，所述根据所述参考图像训练样本和所述增强图像训练样本，构建图像增强损失函数的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的基于增强图像的检测模型优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：关善文，李咏欣，罗笑南，朱晓姝，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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