背景技术
图像增强技术在图像处理领域起着重要的作用，它可以提高图像的亮度、对比度、锐度等属性，提高目标检测和识别的准确性。当前主流的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。这些算法虽然可以对图像进行一定程度的增强，但对于复杂背景和光线条件较差的图片，效果不尽如人意。因此，如何改进图像增强技术，提高图像增强的效果成为了当前研究的热点。
发明内容
本专利申请提供了一种基于深度学习的图像增强方法，包括以下步骤：
1.确定图像增强的目标属性（如亮度、对比度、色彩饱和度）；
2.收集训练数据集，包括高质量原始图像集、对应的增强图像集以及对应的属性值；
3.使用卷积神经网络（CNN）对数据集进行训练，学习从原始图像到增强图像的映射关系，建立深度学习模型；
4.使用训练好的深度学习模型对需要增强的图像进行处理，得到目标属性增强后的图像。
本方法将深度学习应用于图像增强领域，通过学习从原始图像到增强图像的映射关系，实现对图像的精细化处理。通过在不同的数据集上训练深度学习模型，可以实现对不同场景下的图像增强处理。
实施方式
本专利申请的实施方式如下：
1.上述所述图像增强目标属性可以包括亮度、对比度、色彩饱和度等图像属性；
2.上述所述深度学习模型可以是卷积神经网络模型、递归神经网络模型、自编码器模型等深度学习模型；
3.上述第2步中的训练数据集除了包括高质量原始图像集、对应的增强图像集以及对应的属性值外，还可以包括其他特定场景下的数据集，如夜景图像集、荧光图像集等。
本方法可以被广泛应用于各种类型的图像增强领域，如遥感图像增强、医学图像增强、计算机视觉图像增强等。本方法提供了一种新型的沉浸式体验，将让用户感到惊喜和愉悦，并提高图像识别和检测的准确率。
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