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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利基于Retinex与小波变换相结合的低光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：CN119963465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411939652.1，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权基于Retinex与小波变换相结合的低光图像增强方法是由陈泓吉;张建勋;杨继平设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Retinex与小波变换相结合的低光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理与计算机视觉技术领域，公开了一种基于Retinex与小波变换相结合的低光图像增强方法，旨在改善低光环境下图像的视觉质量和细节清晰度。该方法通过将Retinex理论、小波变换和深度学习技术相结合，有效地处理低光图像中的噪声、光照不均匀和细节模糊问题。通过照明估计器和退化恢复器，该方法能够生成增强的照明信息并修复各种形式的退化，包括噪声、伪影、曝光不足曝光过度和颜色失真。此外，该方法还利用门控机制和Transformer的自注意力机制来选择性地融合特征，以保留边缘和细节信息，并促进全局增强和恢复。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有的最先进方法。

本发明授权基于Retinex与小波变换相结合的低光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Retinex与小波变换相结合的低光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用Retinex理论将输入的低光图像分解为反射分量和照明分量； S2、引入扰动项以模拟低光条件下的退化，生成退化的反射分量和照明分量； S3、通过小波变换对照明分量进行频域分析，获取照明特征，并结合照明特征和小波变换的结果，对低光图像进行增强处理； S4、利用门控机制选择性地融合下采样和上采样的特征，以抑制噪声并保留边缘和细节信息； S5、应用Transformer的自注意力机制捕获图像内的远程依赖性，实现全局增强和恢复； 其中，所述上采样和下采样过程都分为两个级别，每级下采样由EnhancedIllumination-GuidedAttentionModelEIGAM和WaveletTransformFeatureDecomposerDownsamplingWTFDown组成；上采样的每个级别由一个deconv2×2，stride=2，和一个conv1×1以及一个EIGAM组成； 所述EIGAM包括以下步骤：输入特征首先经过照明引导注意力，同时照明引导注意力也以光照估计器中生成的照明特征作为输入来引导注意力的计算；通过非线性激活函数模块减少计算复杂度，帮助简化模型架构并降低计算资源的消耗；经过照明引导注意力和非线性激活函数模块后都进行了残差连接来缓解梯度消失并保留原最后通过一个层归一化和前馈网络得到输出特征。

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