一种基于深度学习的光子显示图像增强方法及系统

本申请提供了一种基于深度学习的光子显示图像增强方法及系统，属于图像增强技术领域，该方法包括：在光子显示介质对预设均匀参考图案进行显示时，识别出视角‑通道的关联响应特征图；确定待增强光子显示图像中表征介质空间非均匀调制效应的介质调制分量和表征显示内容信号的内容本征分量；由介质调制分量与关联响应特征图生成表征跨视角与跨颜色通道非均匀性分布的约束增强特征，基于约束增强特征结合空间‑颜色通道联合补偿网络生成对应的补偿映射图；基于补偿映射图对内容本征分量进行联合补偿重建，获得增强后的光子显示图像。本申请提供的技术方案，可在观测视角与颜色通道之间存在非均匀性串扰下实现对光子显示图像进行增强。