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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于光照分组和掩码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：CN119941601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510044777.6，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强方法是由牛玉贞;达慧;李富晟设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强方法，属于图像和视频处理以及计算机视觉领域。所述方法，包括：对输入图像进行预处理，图像数据配对、数据裁切和图像增强等操作，得到训练数据集；设计基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络，该网络包含图像增亮模块、基于多尺度光照分组和掩码注意力特征重构的退化恢复模块、特征输出模块；设计用于网络参数更新的损失函数；对基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络进行训练，获得训练好的低照度图像增强网络；将训练好的网络利用测试集进行测试，获得预测后的正常照度图像。本发明能够对低光图像进行增亮，并解决局部细节缺失、局部暗光和图片增亮后的噪声问题。

本发明授权基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强方法，其特征在于，包括： 步骤A、对输入图像进行预处理，包括图像数据配对、数据裁切和图像增强的操作，得到训练数据集； 步骤B、设计基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络，包括图像增亮模块、基于多尺度光照分组和掩码注意力特征重构的退化恢复模块、特征输出模块； 步骤C、设计用于步骤B中的基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络的网络参数更新的损失函数； 步骤D、使用训练数据集训练步骤B中的基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络，获得训练好的基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络； 步骤E、使用步骤D中获得的训练好的基于光照分组和掩码注意力的低照度图像增强网络对图像进行测试，获得预测后的正常照度图像； 所述步骤B具体实现步骤如下： 步骤B1、设计图像增亮模块，包括二维卷积和深度可分离卷积，用于将低照度图像生成初步增亮图像特征其中H和W表示图像特征的高和宽，C表示图像特征的通道； 步骤B2、设计一种基于多尺度光照分组和掩码注意力特征重构的退化恢复模块，整体架构包含编码器、解码器和中间深层特征处理模块，退化恢复模块包括S个阶段Stage，用于将步骤B1得到的初步增亮图像特征退化恢复为特征 步骤B3、设计一种特征输出模块，包括一个二维卷积操作和残差连接操作，用于将步骤B2得到的恢复特征y’生成正常照度图像 所述步骤B2具体实现步骤如下： 步骤B21、设计一种多尺度引导的分组注意力模块，模块内先经过多尺度特征学习操作，之后进行多分支多感受野卷积操作，最后进行分组注意力操作，用于局部细节恢复并增亮局部暗光特征，分组注意力操作包括分组注意力机制和门控循环单元； 步骤B22、设计一种编码器，包括两个阶段Stages＝0和Stages＝1，其中Stages＝0按照顺序分别由照明融合的注意力机制、二维选择扫描操作和多尺度引导的分组注意力模块组成，Stages＝1由照明融合的注意力机制和二维选择扫描操作组成；使用的照明融合的注意力机制通过引入照明特征进行交叉注意力操作，让模型更好的关注需要增强的暗光区域；使用的二维选择扫描操作包括扫描扩展操作、S6块和扫描合并操作，从全局维度解决图像暗光问题，其中，S6块表示序列内的每个特征与先前扫描的特征进行交互，利用一个压缩的隐状态，将平方复杂度降低为线性复杂度； 步骤B23、设计一种中心掩码注意力感知的特征重构模块，模块内先经过像素重排列操作，之后进行中心掩码卷积操作，最后进行掩码注意力操作，用于学习如何利用有限的非噪声信息对模拟噪声特征进行重构； 步骤B24、设计一种中间深层特征处理模块，即Stages＝2，包括照明融合的注意力机制、二维选择扫描操作和中心掩码注意力感知的特征重构模块； 步骤B25、设计一种解码器，包括两个阶段Stages＝3和Stages＝4，其中Stages＝3由照明融合的注意力机制和二维选择扫描操作组成，Stages＝4按照顺序分别由照明融合的注意力机制、二维选择扫描操作和多尺度引导的分组注意力模块组成。

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