一种基于TSTFP-Net的低照度叠加雨图像的语义分割方法

本发明公开一种基于TSTFP‑Net的低照度叠加雨图像的语义分割方法，该方法面向在弱光和雨天环境下拍摄的图像分割场景，解决了因光照不足、雨滴干扰以及源域与目标域之间存在显著分布差异所导致的语义分割精度下降问题，所述方法包括如下步骤：1）加工现有数据集；2）设计基于TSTFP‑Net的低照度与雨叠加的语义分割网络；3）训练RIPLM网络；4）训练主干分割网络；5）训练空间域与频域双教师网络；6）训练FSFM模块；7）训练对比学习模块；8）训练域判别器网络；9）对低照度与雨叠加的语义分割网络进行测试。这种方法能够在复杂天气中仍能精准识别物体轮廓与类别，提升域泛化性能，缩小域差距，进而提高低照度叠加雨环境下进行语义分割的精度。