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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于RWKV的低光RAW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：CN120410900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510533374.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于RWKV的低光RAW图像增强方法是由陈翔飞;刘永洲;董兴波;金哲设计研发完成，并于2025-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RWKV的低光RAW图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉和图像处理技术领域，提出了基于RWKV的低光RAW图像增强方法。该方法通过直接使用RAW图像数据进行低光图像增强，改善了传统方法在处理低光RAW图像时的性能不足的问题，大幅提升了低光照RAW图像的质量，本发明RawRWKV模型的结构基于U‑Net架构，并引入CRF模块，包含并行的卷积分支和RWKV分支，结合了局部注意力和全局注意力机制，使其能够有效捕获图像中结构关系，同时引入了RWKV注意力机制，降低复杂度至O，大大降低了计算开销，该技术在低光图像增强方面展现了显著的技术优势，其高效的计算能力、出色的图像质量提升以及广泛的适用性，使其在多个领域具有重要的应用潜力。

本发明授权基于RWKV的低光RAW图像增强方法在权利要求书中公布了：1.基于RWKV的低光RAW图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用数据增强技术调整RAW图像大小和状态，扩充训练数据集；使用原始数据，作为原始数据输入为测试集；对测试集中的输入图像采样，转换为多通道输入； S2、通过卷积嵌入层提取多通道输入局部特征，采用激活函数增加模型的非线性； S3、构建CRF模块，包括并行的卷积分支和RWKV分支，整合两个分支结果，通过两个卷积层和一个激活层输出得到的特征图； 所述S3中的卷积分支用于获取图像的局部特征； RWKV分支结构包括SpatialMix和ChannelMix两个部分； 所述SpatialMix部分采用LayerNorm，对局部特征归一化处理； 所述SpatialMix采用全向令牌移位层调整空间位置信息，全向令牌移位层对来自各个方向的令牌进行移位和融合；不同分支负责不同上下文范围的令牌移位； S4、构建基于CRF的多级编码器-解码器，生成相应的特征图； S5、构建输出模块，应用卷积层和混洗操作，输出增强的RGB图像。

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