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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于通道空间复合注意力的低照度图像增强方法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：CN116596799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310647998.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于通道空间复合注意力的低照度图像增强方法是由王力谦;吴鹏飞设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道空间复合注意力的低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于数字图像处理领域，公开了一种基于通道空间复合注意力的低照度图像增强方法，包括以下步骤：构建并训练低照度图像增强网络模型；构建的低照度图像增强网络包括分解网络、反射恢复网络和光照调整网络，反射恢复网络中采用CBAM注意力模块指导反射图去噪，光照调整网络中采用GAM注意力模块指导光照图调整亮度，将低照度图像输入训练好的卷积神经网络中得到增强后的结果图像。本发明解决了反射图噪声过高和光照图存在过曝的问题，在色彩恢复和全局光照一致性上也取得了显著的效果。

本发明授权一种基于通道空间复合注意力的低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道空间复合注意力的低照度图像增强方法，其特征在于：该方法是将图像输入到所构建的低照度图像增强网络中训练网络，将待增强的低照度图像输入到训练好的低照度图像增强网络中得到增强后的结果图像，所述低照度图像增强网络包括分解网络、光照调整网络和反射恢复网络，具体的，所述低照度图像增强方法包括如下步骤： 步骤1：将低照度图像Slow和正常光照图像Snormal分别输入所述分解网络进行分解，低照度图像Slow对应的输出为反射图Rlow和照度分量L1，将照度分量L1通过引导滤波得到照度分量L2，将照度分量L1与照度分量L2逐元素相加，得到光照图Ilow； 步骤2：对步骤1中分解得到的反射图Rlow通过所述反射恢复网络进行去噪增强，得到增强后的反射图 步骤3：对步骤1中加权得到的光照图Ilow通过所述光照调整网络进行亮度增强，得到增强后的光照图 步骤4：将步骤2中增强后的反射图和步骤3中增强后的光照图逐元素相乘，得到增强后的图像其中： 所述步骤1中，所述分解网络由6个卷积层和Sigmoid模块串联而成，其中第1层和第6层为普通卷积层，用于提取图像中的特征，第2层至第5层为带有激活函数的卷积激活模块，用于过滤图像中与特征无关的区域，区分图像的高频区域和低频区域； 所述反射恢复网络由4个卷积激活块注意模块、1个带有LReLU激活函数的卷积激活模块、普通卷积层和Sigmoid函数串联而成，其中卷积激活块注意模块为2个带有LReLU激活函数的卷积激活模块串联1个卷积块注意力模块CBAM，带有LReLU激活函数的卷积激活模块用于过滤图像中与特征无关的区域，关注图像中的噪声信息，卷积块注意力模块CBAM用于指导反射图Rlow去噪； 所述光照调整网络包括一个下采样阶段和对应的上采样阶段、一个普通卷积层和Sigmoid函数串联而成，其中下采样阶段由2个带有LReLU激活函数的卷积激活模块、1个全局注意力模块GAM和1个带有LReLU激活函数的卷积激活模块串联组成，上采样阶段由1个带有LReLU激活函数的卷积激活模块，1个全局注意力模块GAM和2个带有LReLU激活函数的卷积激活模块串联组成，带有激活函数的卷积激活模块用于过滤图像中与特征无关的区域，关注图像中的亮度信息，全局注意力模块GAM用于指导光照图Ilow亮度调整，下采样阶段和上采样阶段通过1个全局注意力模块GAM相连，卷积层通过通道拼接实现层之间的跳跃连接，将下采样层引导到其对应的上采样层中。

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