一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法

本发明涉及图像增强，尤其涉及一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法。

背景技术：

1、施工现场图像往往同时包含大范围的作业区域与整体行为关系信息，以及由安全帽、安全带、反光服等构成的关键局部视觉目标。由于不同语义内容在空间尺度、纹理密度、亮度/颜色分布以及成像可见性方面存在差异，施工现场图像常表现出显著的空间非均一性与多类型退化叠加。

2、目前与施工现场图像相关的增强或改善方法大多采用基于全局图像统计量（例如整体亮度直方图、全局对比度、全局锐化参数）选择统一的增强策略，例如统一伽马校正、统一对比度增强或统一锐化。该类方法虽然实现简单、计算稳定，但增强参数对整幅图像保持一致，难以对不同语义区域的差异退化进行针对性处理。

3、部分方法会先进行语义分割或语义分类，再按区域语义给不同区域分配不同的增强强度或增强类型。例如对“人员区域”和“背景区域”使用不同的对比度或亮度策略，或对关键目标区域提高增强强度。此类方法可在一定程度上“知道增强哪里”，但通常仍是较粗粒度的区域级或类别级调度。

4、还有方法通过生成多个增强版本（例如对比度增强版本、锐化版本、亮度修正版本），再采用融合权重（可以来自注意力机制或置信度估计）对各增强结果进行加权组合。融合能提高适配能力，但在施工现场图像中，区域边界可能存在纹理突变，若融合权重的空间分布不受约束，容易导致增强在边界处抖动、跨区域泄漏或生成伪影。

5、由于施工现场图像同时包含不同尺度的语义区域，上述现有路线在实际使用中容易暴露出以下问题：

6、整幅图像统一增强会对大范围作业区域的整体结构造成影响，同时又无法对局部关键目标的细节退化进行足够精准的补偿。结果可能表现为语义相关区域增强不足、非关键区域过度增强，或者局部细节仍不清晰。

7、施工现场图像可能同时存在光照不均（局部过暗/过曝）、摄像振动导致的模糊、镜头失焦以及图像压缩造成的细节丢失等。不同区域对应的退化类型并不相同，因此同一种增强策略并不能同时适用于所有区域；同时，只按语义关联进行直接增强分配也难以反映每个区域的真实退化类型与强度差异。

8、若仅进行语义分配而缺少对“增强应如何在像素空间稳定作用”的约束，融合权重在纹理边缘处可能出现不连续，进而造成边界处颜色/亮度突变、噪声被放大或局部结构被破坏。特别是当融合权重跨边界传播时，会削弱增强的准确性与自然度。

9、针对上述的现有技术存在问题设计一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，包括：

2、s1根据预设违章行为描述文本中信息所涉及的空间作用范围，将文本中的语义单元划分为整体语义描述与局部语义描述，并分别编码得到整体语义表示与局部语义表示；

3、s2获取施工现场图像，提取全局图像特征和图像区域特征，分别结合整体语义表示与局部语义表示，生成语义空间门控矩阵，并评估各图像区域的退化程度，得到区域退化表征矩阵；

4、s3基于区域退化表征矩阵，计算每个图像区域针对亮度校正增强、局部对比度增强和边缘纹理细节增强的策略得分，根据语义空间门控矩阵生成区域增强权重矩阵；

5、s4将区域增强权重矩阵映射至与施工现场图像一致的像素空间并进行边缘保持平滑，随后结合亮度校正增强分支、局部对比度增强分支和边缘纹理细节增强分支的像素残差与对应的空间增强权重完成逐像素加权融合，且在融合后将像素值限制在预设有效范围内，得到增强后的施工现场图像。

6、本发明的有益效果：

7、一是通过获取区域增强权重矩阵与逐像素语义空间门控矩阵，并结合逐像素亮度校正方向信息，将增强控制信号在空间上建立起与施工现场图像相对应的映射关系，从而实现“基于语义关联的区域自适应增强选择”。该设计使后续增强不是无差别地全图处理，而是能针对不同退化类型在对应区域进行更精确的增强控制，提升增强的相关性与稳定性。

8、二是通过以施工现场图像的亮度图为引导对初始空间增强权重与亮度校正方向进行引导滤波，实现边缘保持平滑，避免权重在纹理/物体边界处抖动导致的棋盘伪影或跨边界泄漏。同时，基于逐像素语义门控对增强权重进行约束归一化，抑制语义不相关区域的过增强，保证增强作用主要集中在与退化类型高度相关的位置，提升视觉自然度并降低伪影风险。

9、三是对同一施工现场图像并行生成三类候选增强结果：亮度校正增强结果、局部对比度增强结果以及边缘与纹理细节增强结果，从而覆盖施工现场常见的不同退化维度。该并行候选生成方式使系统具备“多策略修复能力”，能够在后续融合阶段根据空间权重自适应选择更合适的增强类型，提升对复杂光照与多种退化同时存在场景的鲁棒性与适配性。

10、四是首先将三路增强结果与原图计算得到对应残差图，并基于归一化后的空间增强权重对三类残差进行逐像素加权融合，同时通过 clip 将输出限制在有效范围内，避免溢出和极值导致的视觉伪影。由于增强权重在映射至像素空间后进行了边缘保持平滑处理，并受到语义门控约束，因此该融合能够兼顾局部强化与整体自然：在语义关联度高且存在明显退化的区域增强更充分，而在退化程度较低或语义关联度较弱的区域，增强权重相应减小，从而尽量保持原始图像内容，最终得到更符合施工现场真实观感的增强结果。

1.一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s2包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s204包括：

5.根据权利要求3所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s205包括：

6.根据权利要求3所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s207包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s3包括：

8.根据权利要求1所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s4包括：

9.根据权利要求8所述的一种基于层级语义门控和区域退化评估的施工现场图像增强方法，其特征在于，所述s403包括：