Python 代码实现：利用数据增强方法扩展低照度图像样本并使用 U-Net 进行图像分割

下面是一个 Python 代码示例，演示如何利用数据增强方法扩展样本数量并使用 Unet 模型进行图像分割：

import os
import random
import cv2
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Dropout, BatchNormalization, concatenate
from keras.optimizers import Adam

# 定义数据增强器
data_generator = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=True
)

# 定义 Unet 模型
def unet_model():
    model = Sequential()
    # 编码器
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(256, 256, 3)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    # 解码器
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid'))

    return model

# 加载低照度图片
image_path = 'path_to_images_folder'
images = []
for filename in os.listdir(image_path):
    img = cv2.imread(os.path.join(image_path, filename))
    if img is not None:
        images.append(img)

# 数据增强扩展样本数量为 10 倍
augmented_images = []
for img in images:
    img = img / 255.0  # 归一化到 0-1 范围
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    augmented_img = data_generator.flow(img, batch_size=1).next()[0]
    augmented_images.append(augmented_img)

# 合并原始样本和扩展样本
all_images = images + augmented_images

# 构建训练集和标签
X_train = np.array(all_images)
Y_train = np.array(ground_truth_labels)

# 创建 Unet 模型
model = unet_model()

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=16, epochs=10, validation_split=0.2)

# 使用模型进行图像分割预测
predicted_masks = model.predict(X_test)

# 可以进行后续的结果可视化等操作

注意：上述代码中的路径需要根据实际情况进行相应的修改。此外，还需要准备相应的分割标签（ground truth labels）用于模型训练和评估。对于训练数据集和分割标签的准备，可以根据具体任务和数据集的特点进行相应的处理。

以上代码提供了一个基本的框架，具体的实现细节和参数设置可能需要根据实际情况进行调整。另外，还可以根据需要添加其他的模型优化技巧，如学习率调整、早停止等。