发明专利已授权

一种使用深度卷积注意力和多尺度特征融合的低光图像增强方法

Name: 一种使用深度卷积注意力和多尺度特征融合的低光图像增强方法
Brand: 重庆理工大学
SKU: 2023101399978
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310139997.8 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-02-20

公开号

CN116091357B

公开日

2025-04-01

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_70

IPC 分类号

G06T5_70 , G06T5_73 , G06T5_90 , G06T5_60 , G06T5_50 , G06V10_77 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

低光摄影, 视频监控, 夜间成像, 手机拍照, 自动驾驶视觉

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摘要

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种深度卷积注意力和多尺度特征融合的低光图像增强方法。本发明设计了一种新的低光注意力模块和一个多尺度特征补偿模块，LLAB由低光多头自注意力模块、双分支均衡模块和两个归一化层组成，低光多头自注意力模块被设计用来提取不同通道的语义信息，并通过计算通道间的注意力图来均衡不同通道间的特征权重，从而提升图像的能见度和对比度；双分支均衡模块进一步提升图像的对比度；提出了多尺度特征补偿模块用于弥补图像在低光注意力模块和下采样阶段细节信息的丢失，并融合不同尺度图像的深层空间信息。最终经过实验，本发明的方法能够得到视觉效果较好的图像。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116091357B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250401

✅ 授权

20230526

?? 实质审查的生效：

20230509

📄 公开

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当前第 / 件

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