摘要
本发明公开了一种基于深度学习的无人机图像增强方法。该发明针对RetinexNet算法对于图像中已经足够亮的像素,仍会进行增强处理,导致图像失真和信息丢失的问题,利用基于皮尔生长曲线对图像进行自适应亮度伽马校正,通过对图像的每个像素进行非线性变换来调整亮度,使其在人眼中具有更加平均的感知。针对RetinexNet算法会引入新的噪声的问题,本发明在Retinex分解模块引入引导滤波来替代高斯滤波对图像进行平滑去噪,利用高质量的引导图像来引导滤波器进行滤波,从而保留原始图像的边缘和细节;然后设计了基于引导滤波的Retinex分解模块,更好的计算图像的反射分量和光照分量。