基于深度学习的低亮图像增强安全方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的低亮图像增强安全方法及装置，首先收集大量涵盖不同场景、光照条件和物体内容的低亮图像并进行预处理；然后构建深度学习模型，模型包括图像光线模拟模块和图像增强模块，图像光线模拟模块用于基于低亮图像数据，模拟光源对图像的影响，计算光线与图像互动后的散射、反射和阴影效果，生成光线模拟数据，图像增强模块用于根据光线模拟数据，调整相关参数进行增强处理；然后采用预处理后的低亮图像数据对构建的深度学习模型进行训练；最后利用训练好的深度学习模型对待处理的低亮图像进行增强。本发明可以显著提升模型的识别精确性和应用效率，提高图像增强的质量，增强的图像显示出忠实的物理合理性和细节真实性。