基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统

本发明公开基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，系统包括图像预处理模块：对输入的夜间图像进行归一化处理，以提高后续处理的准确性；深度学习模型模块：利用卷积神经网络，设计一个特定于夜间图像处理的深度学习模型，模型能够自动学习图像特征，并进行自适应增强；噪声抑制模块：结合图像增强过程中的输出，设计相应的噪声抑制算法，有效去除图像中的随机噪声；该系统不仅提升了夜间图像的视觉质量，还提高了处理效率和自适应性，为夜间监控、自动驾驶、夜间摄影等领域的应用提供了强有力的技术支持，通过深度学习和图像处理技术的融合，系统展现了在夜间图像处理领域的创新能力和实际应用价值。