一种基于深度学习的红外图像增强方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的红外图像增强方法，涉及红外图像技术领域，包括如下步骤：采集红外图像对并按比例划分为训练样本集与测试样本集，对训练样本集进行数据增强获得丰富的训练集；针对低质量红外图像对比度低、细节模糊等问题，通过引入残差结构、通道注意力机制以及空间注意力机制设计一种全卷积红外图像增强网络；利用训练样本集对该网络进行监督训练获得红外图像增强模型，该模型适用于不同分辨率的红外图像；最后将待测试的低质量红外图像输入该模型，获得增强后的红外图像。