一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法

本发明公开了一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法，其涉及图像处理技术领域。包括：将待处理低光图像输入训练好的低光图像增强模型，通过离散余弦变换模块对待处理低光图像的像素值进行变换，得到频谱域中的频谱图；通过马尔可夫链机制在每个时间步进行前向加噪，再通过Transformer网络捕捉噪声分布的全局特征，根据噪声分布的全局特征去除当前时间步中的噪声成分，得到中间图像；将最后一个时间步对应的中间图像作为新频谱图；通过离散余弦逆变换模块对新频谱图进行离散余弦逆变换，将新频谱图从频域转换回空间域，得到增强后的低光图像。本发明注重噪声成分的全局性，能够提高增强后的低光图像的清晰度和质量。