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龙图腾网恭喜河北科技大学申请的专利基于空间信息融合多注意力网络的夜间灯光图像优化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：CN114926349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210306335.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于空间信息融合多注意力网络的夜间灯光图像优化方法是由刘峻滔;侯卫民;苏佳;王震洲;崔惠敏;韩家朋;李晓芹;王秀明设计研发完成，并于2022-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间信息融合多注意力网络的夜间灯光图像优化方法在说明书摘要公布了：一种基于空间信息融合多注意力网络的夜间灯光图像优化方法，步骤是先构建的图像伪白天生成模型；再训练图像伪白天生成模型；最后使用训练后的图像伪白天生成模型处理夜间灯光视频图像，输出伪白天图像。设计图像伪白天生成模型过程中，利用空间注意力机制和自注意力机制识别和聚焦亮度高的特征区域。根据日间影像信息利用自注意力非局部神经网络来引导图像全局细节信息的生成。通过空间注意力递归网络和自注意力残差网络构成生成对抗模型，在生成器网络部分利用空间上下文信息提取特征，并生成注意力图，从而对夜间灯光干扰去除并增强相应的灰暗的区域。并采用梯度惩罚增强模型的鲁棒性，判别器网络利用自注意力机制指导生成器网络的输出。

本发明授权基于空间信息融合多注意力网络的夜间灯光图像优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间信息融合多注意力网络的夜间灯光图像优化方法，其特征是步骤包括：先构建基于空间信息融合多注意力网络的图像伪白天生成模型；再训练图像伪白天生成模型；最后使用训练后的图像伪白天生成模型对拍摄的夜间灯光视频和图像进行处理，并输出伪白天图像；设计图像伪白天生成模型的步骤包括：1先构建基于空间信息融合多注意力网络的图像伪白天生成模型；2再训练图像伪白天生成模型；所述步骤1中，采用生成对抗网络的整体框架，构建空间注意力和自注意力融合的生成对抗网络；该生成对抗网络包括生成器网络和判别器网络；将被光线干扰的模糊的夜间灯光输入到生成器网络中；在生成器网络中，利用空间注意力递归网络对图像进行去强光干扰处理，并重建模糊的光线暗的全部特征；在判别器网络中，将空间注意力递归网络重建的优化影像进行判断预测，使用自我注意机制捕获强光的概率分布，并将注意力集中在有意义的区域；所述步骤2中：首先，构建生成器网络损失函数和判别器网络损失函数：生成器网络损失函数是在对抗性损失函数的基础上，结合L1损失函和注意力损失函数构建混合损失函数；判别器网络损失函数是将梯度惩罚应用于判别器网络中；利用判别器网络中提取的光线因素相关性矩阵构建成损失函数，并结合自注意力层输出的注意力特征图，最终得到判别器网络损失函数；然后，进行模型训练，步骤包括：2.1采集同一位置夜间灯光图像和白天清晰图像，将白天清晰图像作为训练标签，对生成器网络和判别器网络进行训练；将含有夜间模糊数据和干净白天数据先经过二值化处理，得到只有强光信息和伪模糊层的标签图；然后输入初始化的空间信息融合多注意力网络即生成器网络，输出初始优化伪清晰的影像；再通过判别器网络的自注意力层机制进行全局图像结构的复杂几何约束，输出注意力特征分布；2.2通过混合损失函数指导下一次迭代中生成器网络对强光干扰检测和去除；最终训练得到最后完全增强优化夜间灯光图像信息的空间信息融合多注意力网络即生成器网络。

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