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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光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：CN116523766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310256521.2，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光图像增强方法是由刘建明;杨佳昌;李明阳设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光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Retinex和CBAM的自监督弱光图像增强方法，包括如下步骤：1使用RIENet获取图像的照度分量；将输入图像除以对应的照度分量得到反射率分量；3将反射率分量Rlow和Rho分别输入CA‑DNNet网络中进行去噪，最后得到增强图像Elow和Eho。这种方法在训练过程中不需要任何正常光图像，不会出现颜色失真、过度增强或部分细节增强不足的情况、噪声放大的问题，有效地避免增强后的图像出现特征失真或特征冗余等问题。

本发明授权一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 1使用RIENet获取图像的照度分量： 1.1使用同态滤波变换获取与弱光图像同一场景的光照均匀图像； 1.2将弱光图像与光照均匀图像依次输入RIENet网络获得相应的照度分量和， 提出一个照度估计损失，公式如下所示： ； 其中用于平滑照度，I是网络分解后得到的照度分量，表示水平和垂直方向的梯度；用于约束照度分量I的亮度，其中M为图像分割为大小8×8的局部区域的个数，、分别表示分解的照度和输入图像HSV颜色空间亮度通道的第k个局部区域的均值，，该损失不仅能平滑照度分量，还能有效地估计出弱光图像的亮度，使网络更准确地分解出照度分量； 2将输入图像除以对应的照度分量得到反射率分量，因为Retinex理论中原图像是由照度图像和反射图像组成，三者的关系由公式表示,为了使得到的反射率分量保留原图像的特征，从EnlightenGAN引入特征自我保留损失，公式如下所示： ； 其中，R是反射率分量，S是输入图像，表示预训练好的VGG-16模型中提取的特征映射，i表示第i个最大池化层，表示第i个最大池化层的第j个卷积层，和表示提取的特征图的维数； 3将反射率分量和分别输入CA-DNNet网络中进行去噪，最后得到增强图像和； 即使用特征自我保留损失和反射率一致性损失，特征自我保留损失用来保证最终图像不会出现特征冗余或失真问题，反射率一致性来源于Retinex理论，反射率分量是物体的固有属性，同一场景的不同光照图像反射率应一致，反射率公式如下： ； 其中和为去噪后得到的增强图像。

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