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发明已授权

本发明公开一种基于注意力机制的低光图像增强方法及系统，包括：对待增强的低光图像采用视网膜分解网络进行分解，得到光照分量和反射分量，所述视网膜分解网络包括依次连接的四类不同卷积核大小的卷积层，且在每类卷积层后增设MSRF注意力机制操作；采用焦点损失函数训练预构建的融合增强网络，对光照分量和反射分量采用训练后的融合网络得到增强后的图片。提出用于分解的视网膜分解网络RDNet和用于融合的融合增强网络FENet，引入基于多尺度感受域MSRF的注意力机制，并设计将比例因子积分到焦点损失函数中的ω焦点损失函数，以消除样本不平衡问题，提高低光图像增强的效果。

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一种基于注意力机制跨尺度上下文低照度图像增强方法

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本发明公开了一种基于注意力机制跨尺度上下文低照度图像增强方法，步骤包括：1)构建特征提取模块，该特征提取模块的输入为原始微光图像，输出是32通道的特征图；2)构建跨尺度上下文模块，该跨尺度上下文模块的输入数据是步骤1的输出特征，输出是经过跨尺度跳跃连接之后的图像特征；3)构建融合模块，该融合模块的输入数据是步骤2的输出特征，输出是增强后高质量无噪声的彩色图像。本发明方法，解决了现有技术中存在的微光图像低可见度、低对比度、噪声污染和颜色扭曲的问题，能够有效的将微光图像恢复到正常光照条件下获取的图像，并保持图像的纹理细节以及颜色信息等。

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