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申请/专利权人：成都航天凯特机电科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AI赋能MeanShift算法的图像增强方法及装置，属于图像增强技术领域。所述方法包括：S1.将待增强图像划分为M个图像块，并设置计数器，计数器的初始值为1；S2.基于图像块内的像素信息生成幅度缩放因子和相位旋转因子；S3.根据幅度缩放因子和相位旋转因子计算MeanShift向量；S4.利用MeanShift算法更新图像块的中心点；S5.基于MeanShift向量计算图像块的漂移距离，若，则执行S2，否则将计数器的值加一并执行S6；其中，为预设门限；S6.判断计数器的值是否大于M，若是，则完成图像增强，否则执行S2。本发明提高了算法效率。

主权项：1.一种基于AI赋能MeanShift算法的图像增强方法，其特征在于，包括：S1.将待增强图像划分为M个图像块，并设置计数器，计数器的初始值为1，然后执行S2；S2.基于图像块内的像素信息生成幅度缩放因子和相位旋转因子，然后执行S3；基于图像块内的像素信息生成幅度缩放因子和相位旋转因子，包括：基于图像块内的像素信息，利用预测网络MS-PredNet生成幅度缩放因子和相位旋转因子；所述预测网络MS-PredNet包括：特征增强层，其卷积核大小为，卷积核数目为，输出维度为，其中，，，为图像块的高度，为图像块的宽度；特征提取层，其卷积核大小为，卷积核数目为，池化核大小为，步长为，输出维度为；特征细化层，其卷积核大小为，卷积核数目为，池化核大小为，步长为，输出维度为；特征融合层，其节点数为，节点间的连接方式为全连接；输出层，其节点数为2，输出层的输出为幅度缩放因子和相位旋转因子；MeanShift向量的计算公式为： 其中，表示MeanShift向量，表示幅度缩放因子，表示相位旋转因子，表示横坐标方向的偏移量，表示纵坐标方向的偏移量；S3.根据幅度缩放因子和相位旋转因子计算MeanShift向量，然后执行S4；S4.利用MeanShift算法更新图像块的中心点，然后执行S5；S5.基于MeanShift向量计算图像块的漂移距离，若，则执行S2，否则将计数器的值加一并执行S6；其中，为预设门限；S6.判断计数器的值是否大于M，若是，则完成图像增强，否则执行S2。

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