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龙图腾网获悉钧捷科技(北京)有限公司申请的专利车载夜视系统中基于注意力机制的图像细节恢复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：CN120894272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511403883.5，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权车载夜视系统中基于注意力机制的图像细节恢复方法是由张禹丰;刘基仁;赵红设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车载夜视系统中基于注意力机制的图像细节恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了车载夜视系统中基于注意力机制的图像细节恢复方法，包括：获取低光照夜视图像的图像张量；将所述图像张量输入至预训练的图像生成模型，对其执行特征映射；根据所述特征映射的映射参数，在输出层生成细节恢复图像；其中，所述特征映射的映射参数表征为图像生成模型在预训练中学习到的SRGB标准图像的色彩矩阵和伽马值；本发明通过将卷积层提取的局部特征与自注意力层捕捉的全局依赖特征相结合，弥补了现有图像增强方法的不足；在处理低光照图像时，卷积层专注于细节的恢复，而自注意力层则能捕捉到图像中远距离像素之间的关系，从而有效地恢复全局信息，使得恢复图像在细节与全局结构上都得到增强。

本发明授权车载夜视系统中基于注意力机制的图像细节恢复方法在权利要求书中公布了：1.车载夜视系统中基于注意力机制的图像细节恢复方法，其特征在于，包括： S1、获取低光照夜视图像的图像张量； S2、将所述图像张量输入至预训练的图像生成模型，对其执行特征映射； S3、根据所述特征映射的映射参数，在输出层生成细节恢复图像；其中，所述特征映射的映射参数表征为图像生成模型在预训练中学习到的SRGB标准图像的色彩矩阵和伽马值； 所述图像生成模型的输入层以双通道架构独立连接卷积层和自注意力层； 将所述图像张量输入至预训练的图像生成模型，对其执行特征映射，包括： S2‑1、接收所述图像张量作为卷积层和自注意力层的输入，分别提取其局部特征和全局依赖特征； S2‑2、由预训练的乘法图对局部特征执行逐像素乘法，生成对比度优化的局部特征；其中，乘法图表征为图像生成模型在预训练中学习到的SRGB标准图像的对比度集合； S2‑3、由预训练的加法图对全局依赖特征进行逐像素加法，生成亮度优化的全局特征； 其中，加法图表征为图像生成模型在预训练中学习到的SRGB标准图像的亮度集合； S2‑4、将所述对比度优化的局部特征和亮度优化的全局特征进行特征融合，生成优化后全局特征； S2‑5、将所述优化后全局特征输入至全连接层，经前向传播在输出层生成细节恢复图像。

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