基于记忆增强Retinex变换器的低光照图像增强方法

本发明公开了一种低光照图像增强方法，属于低光图像增强技术领域，具体涉及基于记忆增强Retinex变换器的低光照图像增强方法，本发明方法是一种名为RetinexMemory的新型深度学习框架，该框架结合了Retinex理论的光照估计方法和记忆模块的特征记忆与对比学习机制，RetinexMemory通过模拟人类视觉系统对光照变化的适应性来优化特征提取过程，显著增强了图像细节的保留，这是提高光学真实性的关键，本发明在提升图像自然度和视觉吸引力的量化指标上不仅优于现有技术，还在图像质量的定性评估中表现出色，本发明在低光图像增强领域的潜力和有效性。