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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于transformer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：CN116342409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310214996.5，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种基于transformer的低照度图像增强方法是由梁斌;王学谦;龚超平设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于transformer的低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：一种基于transformer的低照度图像增强方法，包括如下步骤：构建并训练包括局部增强模块分支和基于滑动窗口的自注意力机制模块级联分支的网络结构；其中，所述局部增强模块包括对称的下采样层和上采样层，每一阶都由采样层加残差transformer模块连接而成，上下采样间之间由残差层连接，形成基于transformer模型的沙漏残差增强模块，从而在局部校正时既获得低纬度的信息又获得更深层次的特征信息；其中，WSAB模块通过级联下采样，再级联WSAB模块进行逐步的全局增强，最终获得可训练的Gamma参数以及全局联合校正矩阵；使用所述网络结构对低照度图像进行增强。本方法设计的网络可提高对深层特征的提取能力，提高全局特征参数提取能力，改善低照度图像增强效果。

本发明授权一种基于transformer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transformer的低照度图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建并训练包括局部增强模块LEB分支和基于滑动窗口的自注意力机制模块WSAB级联分支的网络结构； 其中，所述局部增强模块包括对称的下采样层和上采样层，每一阶都由采样层加残差transformer模块RTM连接而成，上下采样层之间由残差层RM连接，形成基于transformer模型的沙漏残差增强模块，从而在局部校正时既获得低纬度的信息又获得更深层次的特征信息； 其中，基于滑动窗口的自注意力机制模块WSAB级联分支中，WSAB模块通过级联下采样，再级联WSAB模块进行逐步的全局增强，最终获得可训练的Gamma参数以及全局联合校正矩阵；WSAB模块中，输入经过一次层归一化与窗口多头自注意力层W‑MSA连接，所述窗口多头自注意力层W‑MSA与所述输入跳跃连接，输出经过再一次层归一化后，再经全连接层FFN与所述输出跳跃连接，最后输出结果； 其中，残差transformer模块RTM输入通过两层级联的WSAB模块，再经过一个3*3的卷积核调整通道数，最后与另一条支路的输入通过1*1卷积核相加输入；RM层输入通过一个归一化层经过激活函数，通过一个1*1的卷积核调整通道数，再经过一个归一化层经过激活函数，通过一个3*3的卷积核提取特征，然后通过一个归一化层经过激活函数，通过一个1*1的卷积核调整通道数与另一分支的输入通过一个1*1的卷积核合并，最后输出； 使用所述网络结构对低照度图像进行增强。

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