一种基于状态空间模型的低光图像增强方法

本发明提供了一种基于状态空间模型的低光图像增强方法，属于计算机视觉及图像处理领域。首先，对低光图像进行预处理，引入场景光照强度来改善光的结构分布得到光照强度增强的图片；其次，构建基于状态空间模型的低光图像增强网络，将预处理好的数据输入到网络中，采用L1作为训练损失进行训练，从而得到最终的重建模型；最后，加载模型，将所要增强的图片输入到训练完的低光图像重建网络模型中，得到低光图像所对应的高光图像。本发明集成了状态空间模型的优点，可以在保持线性时间复杂度的同时带来更大的接受域，恢复出更多的细节特征，在模型的大小和性能之间实现很好的平衡，本发明在图像客观评价指标上有显著提高。