一种基于低秩扩散与双U补偿注意力的低光图像增强方法

本发明公开了一种基于低秩因子扩散与双U补偿注意力的低光图像增强方法与系统，属于图像处理与计算机视觉领域，旨在解决低光场景中图像细节缺失与结构失真的问题。所述方法包括：对输入图像进行降秩分解，通过低秩扩散模型建模图像结构主成分，并结合可控噪声的逆扩散过程实现细节重建；采用双分支嵌套U型结构，一支保持图像全局结构一致性，另一支通过双流补偿注意力机制增强细节表现；融合两分支结果生成高质量增强图像。本发明利用低秩建模减少冗余计算，扩散过程增强结构建模能力，结合多尺度注意力实现结构与细节的协同优化，支持在弱光场景下实现高质量、低复杂度的图像增强，适用于夜间监控、自动驾驶、机器人视觉等低光环境感知应用。