一种基于跨模态语义正则化的低光照图像增强方法

本发明提供一种基于跨模态语义正则化的低光照图像增强方法，包括以下步骤：步骤1，采集弱光和正常光场景下的彩色图像并预处理，分别得到低光图像和参考图像；基于构建的增强网络对低光图像进行亮度增强，确定增强图像；步骤2，通过构建的视觉语言特征提取网络，提取增强图像和参考图像的多模态特征，包括视觉特征、前缀嵌入特征和文本语义特征；步骤3，基于增强图像和参考图像的多模态特征，计算跨模态语义正则化损失；结合增强图像和参考图像之间的增强损失，确定总损失；步骤4，固定视觉语言特征提取网络，基于总损失训练增强网络。本发明通过跨模态语义正则化损失函数，确保细粒度语义一致性和提高图像保真度，从而提高增强图像的质量。