基于部分头自注意力模块和门控前馈网络结合的低光图像增强方法

本发明提供了一种基于部分头自注意力模块和门控前馈网络结合的低光图像增强方法，包括：将部分头自注意力模块和门控前馈网络嵌入到U形网络中，并以该网络为骨架初始化不确定性模型uθ和扩散模型∈θ；执行第一阶段训练，针对不确定性模型uθ进行预设迭代次数的训练，并使用训练完成的不确定性模型uθ输出不确定性图Pt；执行第二阶段训练，冻结不确定性模型uθ的参数，使用不确定性图Pt协助扩散模型∈θ的训练，对扩散模型∈θ进行预设迭代次数的训练；将低光图像Y输入到扩散模型∈θ中进行模型推理，扩散模型∈θ在低光图像的条件下，将一张噪声图重建为正常光图像。在LOLv1和LOLv2真实数据集上的实验结果表明，本发明的方法具有良好效果。