一种面向自动驾驶复杂场景的图像特征增强方法

本发明公开一种面向自动驾驶复杂场景的图像特征增强方法，包括获取车载相机采集的当前帧图像和历史帧图像，光流估计和反向形变对历史帧图像进行运动补偿，对当前帧图像和对齐后的历史帧图像提取多尺度特征，通过时间注意力和空间注意力进行融合，基于融合特征执行残差重建，得到感知增强图像；对感知增强图像进行单目深度估计和动态实例分割，结合相机内参反向投影生成伪点云，再结合三维动态物体追踪结果，对图像外观特征和伪点云几何特征动静结构解耦，得到静态背景特征集和动态物体特征集。本发明降低车载图像运动模糊、环境噪声和动态物体耦合对场景表征的影响，为自动驾驶三维重建、闭环仿真和危险场景生成提供干净、结构化的场景特征基础。