一种基于CNN-Transformer的无监督低光照图像多退化问题恢复方法

本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种基于CNN‑Transformer的无监督低光照图像多退化问题恢复方法，构建了包含低光照图像增强及曝光抑制模块、图像去噪模块的网络：前者通过3个C‑T模块融合局部与全局特征，利用低光增强及曝光抑制曲线逐像素调节亮度并抑制过曝；后者通过加噪处理与1个C‑T模块实现噪声去除。设计包含7项无监督损失函数，无需成对标注数据即可训练。结合CNN局部特征提取与Transformer全局依赖建模优势，保证模型轻量化与实时性。该方法有效增强图像亮度、抑制过曝并去除噪声，为自动驾驶、安防监控、医学影像等领域提供高质量图像基础，同时助力目标检测等高级视觉任务。