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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116363011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310356172.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法是由牛玉贞;林晓锋;李悦洲设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法。包括：对输入图像进行预处理，包括数据配对、数据随机裁切、数据增强处理，得到训练数据集；设计基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，该网络由基准分支、高频分支和低频分支三个分支组成，每个分支均包含浅层图像增强模块和基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构；设计用于指导步骤B所设计网络参数优化的损失函数；使用步骤A得到的训练数据集训练步骤B中的基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，得到训练好的基于频域分频的多分支低照度图像增强模型；将待测低照度图像输入训练好的基于频域分频的多分支低照度图像增强模型中，预测生成正常照度图像。本发明能增强低照度图像，解决低照度图像细节丢失、噪声多、亮度不足等问题。

本发明授权一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A、对输入图像进行预处理，包括数据配对、数据随机裁切、数据增强处理，得到训练数据集；步骤B、设计基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，该网络由基准分支、高频分支和低频分支三个分支组成，每个分支均包含浅层图像增强模块和基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构；步骤C、设计用于指导步骤B所设计网络参数优化的损失函数；步骤D、使用步骤A得到的训练数据集训练步骤B中的基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，得到训练好的基于频域分频的多分支低照度图像增强模型；步骤E、将待测低照度图像输入训练好的基于频域分频的多分支低照度图像增强模型中，预测生成正常照度图像；所述步骤B具体实现步骤如下：步骤B1、设计浅层图像增强模块，初步增强低照度图像；步骤B2、设计基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构，进一步进行特征增强；步骤B3、设计基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，包括基准分支、高频分支和低频分支三个分支，每个分支均包含浅层图像增强模块、基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构；所述步骤B3具体实现步骤如下：设计基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，由基准分支、高频分支和低频分支三个分支组成；输入图像为低照度图像I，三个分支分别将输入的低照度图像I经过步骤B1的浅层图像增强模块，得到初步增强的图像I'1、I'2、I'3，图像I'1、I'2、I'3经过3×3卷积后，得到特征图特征图f1、f2、f3分别进入三个步骤B2中设计的基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构后，得到特征图特征图f'1、f'2、f'3经过3×3卷积后，与输入低照度图像I相加，分别得到基准分支、高频分支和低频分支的输出图像同时，将特征图f'1、f'2、f'3沿通道维度拼接，经过一个3×3卷积后，与输入低照度图像I相加，得到最终的增强图像Io；具体公式如下：I′1＝s1II′2＝s2II′3＝s3If1＝Conv3I′1f2＝Conv3I′2f3＝Conv3I′3f′1＝UNet1f1f′2＝UNet2f2f′3＝UNet3f3 Io＝Conv3Concatf′1,f′2,f′3+I其中，I是输入的低照度图像，I'1、I'2、I'3分别为基准分支、高频分支和低频分支上浅层图像增强模块的输出图像，f1、f2、f3分别为基准分支、高频分支和低频分支上的中间特征图，f'1、f'2、f'3分别为基准分支、高频分支和低频分支上基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构的输出特征图，s1、s2、s3分别是基准分支、高频分支和低频分支上的浅层图像增强模块，UNet1、UNet2、UNet3分别是基准分支、高频分支和低频分支上的基于多尺度特征协同注意力模块的UNet结构，Conv3是3×3卷积，分别是基准分支、高频分支和低频分支输出的初始增强图像、高频信息增强图像、低频信息增强图像，Concat是沿通道维度拼接，Io是基于频域分频的多分支低照度图像增强网络的输出图像。

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