一种基于CNN-Transformer的低光照图像多任务恢复方法及系统

本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种基于CNN‑Transformer的低光照图像多任务恢复方法及系统，构建包含编码器和解码器的网络，编码器提取局部与全局特征，结合分组迭代卷积实现低光增强与曝光抑制；解码器利用Decoder CNN‑Transformer模块及自适应可变形空洞卷积块处理非均匀运动模糊。编码器与解码器之间通过跳跃连接将浅层特征与深层特征进行融合。设计SmoothL1损失与感知损失联合优化，提升图像亮度、对比度及细节，生成高质量的结果。方法兼顾轻量化与实时性，可在同一网络中处理多退化任务，为目标检测、语义分割等任务提供高质量图像基础，有效提高图像整体质量。