一种基于KAN和Transformer实现双先验引导的弱光增强方法

本发明公开了一种基于KAN和Transformer实现双先验引导的弱光增强方法，属于图像增强技术领域。获取低光图像，通过3×3卷积提取低光图像的浅层特征F0，预设语义分割模型，将浅层特征F0输入至语义分割模型后得到取低光图像的语义特征Fseg得到语义信息，采用LFE模块、LFHE模块和GHE模块组成一组LLG单元模块，将至少两组LLG单元模块相互串联后搭建KANFormer模型，通过柯尔莫哥洛夫‑阿诺德KAN获取低频特征中的信息，得到输出；利用拉普拉斯算子提取低光图像和语义信息的梯度特征FG，通过逆离散小波变换IDWT模块重建图像，通过3×3卷积将特征映射为增强后的图像。本发明精准地捕捉到这些纹理细节相关的特征，确保在增强图像整体曝光效果的同时，不会破坏纹理细节。