一种暗光图像增强模型及其训练方法

本发明公开了一种暗光图像增强模型及其训练方法，涉及图像增强领域；该模型由特征提取模块、联合细化模块和亮度调节模块组成；首先，特征提取模块整合局部细粒度与全局粗粒度特征生成特征映射，并通过残差通道注意力单元重新分配通道权重以保持关键细节；接着，联合细化模块基于Retinex理论调整各颜色通道的亮度和对比度，通过空间特征变换优化亮度调整过程，得到更自然的增强效果；最后，亮度调节模块聚合联合特征与原始暗光图像，并通过残差计算获取第二残差映射，最终融合第二残差映射与联合特征生成增强图像，解决了现有技术在提升图像亮度、色彩再现及曝光水平方面的问题。