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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于M-LBP引导的多注意力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：CN121458576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202512034970.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于M-LBP引导的多注意力低照度图像增强方法是由唐彬鑫;周先春;田杰文;吕梦楠设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于M-LBP引导的多注意力低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于M‑LBP引导的多注意力低照度图像增强方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：首先对输入的低照度图像，采用改进的M‑LBP特征提取方法生成含纹理信息的特征图；其次采用循环分解模块，将输入的低照度图像分解为相对独立的光照分量和反射分量；采用光照调节模块对光照分量进行增强，得到增强后的光照分量；采用双分支去噪模块对最终反射分量进行去噪处理，得到去噪后的反射分量；最后将经过增强处理的光照分量与经过去噪处理的反射分量重新融合，得到增强后的图像。本发明提升了低照度图像的亮度，又通过纹理引导、双分支去噪保留了细节与抑制噪声，改善了主观视觉清晰度与颜色真实性。

本发明授权一种基于M-LBP引导的多注意力低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于M-LBP引导的多注意力低照度图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，对低照度图像采用改进的M-LBP特征提取方法生成含纹理信息的M-LBP特征图； S2，通过循环分解模块将低照度图像二次分解为光照分量和反射分量，先得到初始光照分量与初始反射分量，再对初始反射分量二次分解得到最终光照分量与最终反射分量；将含纹理信息的M-LBP特征图、叠加初始光照分量与最终光照分量作为光照调节模块的输入，将含纹理信息的M-LBP特征图和最终反射分量作为双分支去噪模块的输入； S3，采用光照调节模块对叠加后的初始光照分量进行增强，得到增强后的光照分量；采用双分支去噪模块对最终反射分量进行去噪处理，得到去噪后的反射分量； S4，将增强后的光照分量与去噪后的反射分量逐元素相乘，输出最终增强图像； 所述改进的M-LBP特征提取方法的实现步骤如下： S11，将选取窗口区域内的像素按8个方向径向排列，并将中心像素分别与8个方向的邻域像素一起计算平均值，再以8个的均值作为中心像素； S12，将该区域内的8个分别与中心像素进行比较：若，则对应的邻域被赋值为1；反之，赋值为0； S13，将步骤S12得到的结果按顺时针构成一个八位二进制值，再将八位二进制值转化为0-255的十进制数，作为M-LBP值； S14，对图像的每个像素点重复步骤S11-S13，最后由所有M-LBP值形成M-LBP特征图； 所述光照调节模块由多级特征注意力模块和U-Net组成，U-Net为编码器-解码器结构，处理过程如下：以叠加的初始光照分量和最终光照分量作为输入，先通过单层卷积层与通道注意力块提取基础特征，通道注意力块通过挤压-激励-注意力过程学习通道权重并突出高信息特征通道；随后编码器将特征依次下采样至小尺度，解码器利用大尺度光照信息重构局部光照分布；同时，将同尺度放缩后的M-LBP特征图与编码器解码器特征一同送入多级特征注意力模块，依次通过三个多级特征注意力模块完成纹理细节提取与增强；最后，经多级特征注意力模块处理的特征通过残差密集块融合，融合后的特征与原始输入图像残差相加，生成增强后的光照分量； 双分支去噪模块以M-LBP特征图与最终反射分量为输入，其中，上分支通过多元特征感知模块提取正向特征，下分支对M-LBP特征图取反后通过多模态注意力融合模块挖掘低对比信息；将提取的正向特征和低对比信息叠加后，依次经过噪声整合模块与特征细化模块处理，去除反射分量噪声，得到去噪后的反射分量。

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