一种基于Transformer和双分支融合网络的图像曝光矫正方法

本发明提供了一种基于Transformer和双分支融合网络的图像曝光矫正方法，通过计算图像光照图和阈值来生成二值分区掩码，将原始图像划分为曝光不足和过度曝光的区域。基于Transformer的参数估计网络用来估计双伽马模型参数，对图像不同曝光区域应用不同伽马模型参数，从而对图像进行分区的曝光校正。最后，引入了双分支融合网络将原始图像与曝光校正后的图像进行融合得到最终结果。值得注意的是，光照图在基于Transformer的参数估计网络和双分支融合网络中都起着引导作用。本发明通过Transformer参数估计网络和双分支融合网络，能够有效应对不同场景、不同曝光条件的图像，大大提高了曝光矫正方法的性能。