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龙图腾网获悉江苏优众微纳半导体科技有限公司申请的专利基于伽玛校正先验驱动注意力机制的图像增强方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119919331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510108178.6，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权基于伽玛校正先验驱动注意力机制的图像增强方法及系统是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伽玛校正先验驱动注意力机制的图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于伽玛校正先验驱动注意力机制的图像增强方法及系统，涉及光学领域，该方法包括以下步骤：基于预先配置的网络结构，构建低光图像增强神经网络；基于预先选择的损失函数、训练数据集及评价指标，对评估低光图像增强神经网络进行训练并评估；基于训练后的低光图像增强神经网络，依次对扩展伽玛校正注意力模块、通道先验模块的数量和损失函数进行消融实验，得到增强后的图像。本发明提出了新的模型作为基于理论公式的注意力机制，提出了堆叠和模块化的注意力模块来关注图像的细节，这种增强使重量轻但性能先进，保持了强大的效率和稳定的操作。

本发明授权基于伽玛校正先验驱动注意力机制的图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于伽玛校正先验驱动注意力机制的图像增强方法，其特征在于，该图像增强方法包括以下步骤： S1、基于预先配置的网络结构，构建低光图像增强神经网络； 所述基于预先配置的网络结构，构建低光图像增强神经网络，所述低光图像增强神经网络中包括通道先验模块和扩展伽玛校正注意力模块包括以下步骤： S11、基于Retinex理论和预先配置的大气散射模型获得通道先验模块； S12、在注意力过程中引入伽玛校正，并结合通道先验模块，利用全局特征估计特征通道的最佳伽玛校正，获得扩展伽玛校正注意力模块； S2、基于预先选择的损失函数、训练数据集及评价指标，对评估低光图像增强神经网络进行训练并评估； S3、基于训练后的低光图像增强神经网络，依次对扩展伽玛校正注意力模块、通道先验模块的数量和损失函数进行消融实验，得到增强后的图像； 所述基于训练后的低光图像增强神经网络，依次对扩展伽玛校正注意力模块、通道先验模块的数量和损失函数进行消融实验包括以下步骤： S31、在伽马校正的基础上结合注意力机制对扩展伽玛校正注意力模块进行消融实验； 所述在伽马校正的基础上结合注意力机制对扩展伽玛校正注意力模块进行消融实验包括以下步骤： S311、在伽马校正的基础上建立注意力机制； S312、将伽马校正从全局分支融合到局部分支，对扩展伽玛校正注意力模块进行消融实验； S32、基于低光图像增强神经网络，通过改变通道先验模块的数量进行消融实验； S33、基于低光图像增强神经网络的默认设置，对损失函数进行消融实验； 其中，所述低光图像增强神经网络中包括用于融合原始RGB通道特征的通道先验模块和用于对全局特征估计的扩展伽玛校正注意力模块。

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