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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种并行混合注意力渐进融合的低照度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：CN116309168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310288652.9，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种并行混合注意力渐进融合的低照度图像增强方法及系统是由刘光辉;杨琦;孟月波;赵敏华设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种并行混合注意力渐进融合的低照度图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种并行混合注意力渐进融合的低照度图像增强方法及系统，具体步骤如下：构建并行混合注意力的渐进融合图像增强网络，所述网络包括多尺度加权聚合模块MWA、衔接在多尺度加权聚合模块MWA后的渐进特征融合模块PFM和嵌入在渐进特征融合模块PFM中的多个并行混合注意力模块PHA；对并行混合注意力的渐进融合图像增强网络进行训练，得到并行混合注意力的渐进融合图像增强网络模型；将待检测数据集输入并行混合注意力的渐进融合图像增强网络模型，得到图像增强后的低照度图像。本发明方法能有效增强图像整体亮度，调整图像颜色失衡并去除噪声避免细节信息丢失，方便后续需要的任务和工作的开展。

本发明授权一种并行混合注意力渐进融合的低照度图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种并行混合注意力渐进融合的低照度图像增强方法，其特征在于，具体步骤如下： S1构建并行混合注意力的渐进融合图像增强网络，所述网络包括多尺度加权聚合模块MWA、衔接在多尺度加权聚合模块MWA后的渐进特征融合模块PFM和嵌入在渐进特征融合模块PFM中的多个并行混合注意力模块PHA； S2对并行混合注意力的渐进融合图像增强网络进行训练，得到并行混合注意力的渐进融合图像增强网络模型； S3将待检测数据集输入并行混合注意力的渐进融合图像增强网络模型，得到图像增强后的低照度图像； 所述多尺度加权聚合模块MWA包括三个branch并行分支、concat函数、3×3卷积和sigmoid函数，其中，三个branch并行分支用于提取原始低照度图像中浅层颜色局部多尺度特征信息，concat函数用于将不同branch分支提取到的浅层颜色局部多尺度特征信息进行堆叠汇聚； 3×3卷积和sigmoid函数用于对不同branch分支提取到的浅层颜色局部多尺度特征信息赋予不同权重，使得浅层颜色局部多尺度特征信息在不同权重引导下的实现浅层颜色局部多尺度特征信息的有效融合，得到包含浅层颜色局部多尺度特征的全域化表征信息； 所述渐进特征融合模块PMF包括三个stage阶段，第stage1阶段的输入为多尺度加权聚合模块MWA输出的包含浅层颜色局部多尺度特征的全域化表征信息和branch1分支输出的包含浅层颜色局部多尺度特征； 第stage2阶段的输入为第stage1阶段的输出和branch2分支输出的包含浅层颜色局部多尺度特征；第stage3阶段的输入为第stage2阶段的输出和branch3分支输出的包含浅层颜色局部多尺度特征； 并行混合注意力模块PHA包括两个并行的混合注意力分支，每一分支中均包括一通道注意力模块CAM和一像素注意力模块PAM，两个分支中通道注意力模块CAM和像素注意力模块PAM的排列顺序不同，且两个分支中的注意力模块前后并联交替连接。

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