一种基于多尺度信息融合的低光图像增强方法

本发明属于低光图像增强领域，提供一种基于多尺度信息融合的低光图像增强方法；针对现有技术因未能充分考虑到低光图像的数据特点使得恢复图像出现失真的问题，或者未能应对更复杂场景下的图像质量增强任务的问题，以及缺少轻量化且高效的多尺度信息提取方法的问题，本发明创造性的提出了一种崭新的多尺度残差模块，在不同尺度上对特征进行提取和融合，丰富了特征表达，增强了模型的感知和泛化能力，并基于多尺度残差模块构建递归残差模块，最终构建低光图像增强网络；相较于现有低光增强网络，本发明在参数量和计算量大大减少的同时保持了优异的性能；综上，本发明提出的基于多尺度信息融合的低光图像增强方法能够显著提升低光图像增强效果。