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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多注意力机制与Retinex的低光照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：CN116645305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310573810.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于多注意力机制与Retinex的低光照图像增强方法是由朱娟娟;郑世鑫;刘佳琪;陈鹏吉设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多注意力机制与Retinex的低光照图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多注意力机制与Retinex的低光照图像增强方法，涉及图像处理技术领域，解决了现有技术中增强的图像真实感不强、噪声以及失真严重，且局部曝光不足和曝光过度的问题，该方法包括：将低光照图像输入至训练好的分解模块中，确定光照图分量以及反射图分量；将光照图分量输入至训练好的增强模块中，确定增强光照图分量；将反射图分量与增强光照图分量进行融合，确定处理后的低光照图像，实现了精准的去除噪声，放大了特征的全局亮度，提高了增强效果，使得输出的融合图像更加平滑。

本发明授权基于多注意力机制与Retinex的低光照图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多注意力机制与Retinex的低光照图像增强方法，其特征在于，包括： 将低光照图像输入至训练好的分解模块中，确定光照图分量以及反射图分量，其中，所述分解模块包括：CBAM，所述CBAM的第一通道注意力模块根据关注不同的特征权重来减小无关的特征响应和激活有用的特征响应，并通过所述CBAM的第一空间注意力模块减少无关的空间信息；其中，所述CBAM的第一通道注意力模块根据关注不同的特征权重来减小无关的特征响应和激活有用的特征响应，并通过所述CBAM的第一空间注意力模块减少无关的空间信息，包括：利用卷积和激活函数ReLu对所述低光照图像进行特征提取，确定中间特征图；所述第一通道注意力模块和所述第一空间注意力模块将注意力注入至所述中间特征图，再将所述注意力乘以所述中间特征图，确定细化特征图；利用多层卷积操作处理所述细化特征图，并利用所述激活函数ReLu对处理结果进行激活，确定多层卷积特征图；将所述中间特征图与所述多层卷积特征图进行通道拼接，确定拼接特征图；对所述拼接特征图进行归一化处理，确定3通道的所述反射图分量和1通道的所述光照图分量； 将所述光照图分量输入至训练好的增强模块中，确定增强光照图分量；其中，所述增强模块包括：全局注意力模块，所述全局注意力模块的第二通道注意力模块对特征信息进行筛选并保留有效的特征信息，所述全局注意力模块的第二空间注意力模块进行特征信息的融合，放大所述光照图分量的全局亮度；其中，所述全局注意力模块的第二通道注意力模块对特征信息进行筛选并保留有效的特征信息，所述全局注意力模块第二空间注意力模块进行特征信息的融合，放大所述光照图分量的全局亮度，包括：利用卷积对所述光照图分量进行卷积操作生成特征映射，卷积核的大小为3×3，并利用激活函数ReLu对所述生成特征映射进行非线性激活，确定特征图F1；利用所述全局注意力模块和激活函数SIGMOD对所述特征图F1进行处理，确定特征图MF2；多次利用级联形式的卷积、激活函数ReLU以及BN层对所述特征图MF2进行处理，确定特征图F3；利用卷积以及激活函数SIGMOD对所述特征图F3进行处理，确定特征图F4；利用卷积对所述特征图F4进行处理，再使用卷积对所述特征图F4进行重构，确定所述增强光照图分量； 将所述反射图分量与所述增强光照图分量进行融合，确定处理后的低光照图像。

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