一种基于条件扩散模型和注意力机制的低光图像增强方法

本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，公开了一种基于条件扩散模型和注意力机制的低光图像增强方法。本发明通过将输入的低光图像和正常光图像由RGB色彩空间转换为HVI色彩空间并进行分解；得到亮度分量和水平垂直分量；将得到的亮度分量通过条件扩散模型，进行迭代亮度恢复，得到增强的亮度分量；将得到的水平垂直分量通过残差注意力模块进行颜色保持、局部和全局细节增强，得到增强的水平垂直分量；将得到的增强分量合成为HVI图像，并转换回RGB图像，最终得到增强后图像。本发明解决了现有技术中存在的增强算法不容易得到一个局部细节得以充分保留、颜色保持不失真和提高泛化能力来适应不同情况下的图像的问题。