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龍圖騰網獲悉安徽大學申請的專利基于掩碼自注意力特征分離與多尺度融合的圖像增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120259110B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510407197.9，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權基于掩碼自注意力特征分離與多尺度融合的圖像增強方法是由任積峰;孫揚;傅佳欣;朱妮娜;陳倩;陳嘉玲;王佳雨設計研發完成，并于2025-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于掩碼自注意力特征分離與多尺度融合的圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于掩碼自注意力特征分離與多尺度融合的圖像增強方法，包括：獲取待處理的第一圖像；利用訓練好的圖像增強網絡對所述第一圖像進行處理，得到高質量的第二圖像，其中，所述圖像增強網絡的表達式如下：XHQ＝HRCHSFXLQ+HDFHSFXLQ，式中，XLQ為所述第一圖像，XHQ為所述第二圖像，HSF為淺層特征提取單元，HDF為深層特征增強單元，HRC為高質量圖像重建單元。通過搭建基于掩碼自注意力特征分離與雙窗多尺度特征融合的圖像增強網絡，基于掩碼自注意力機制將輸入圖像的特征分離為關聯特征和差分特征，再通過雙窗多尺度特征對關聯特征和差分特征進行處理和融合，結合淺層特征，生成高質量的增強圖像，該方法復雜度低、且能有效增強圖像質量。

本發明授權基于掩碼自注意力特征分離與多尺度融合的圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于掩碼自注意力特征分離與多尺度融合的圖像增強方法，其特征在于，包括： 獲取待處理的第一圖像； 利用訓練好的圖像增強網絡對所述第一圖像進行處理，得到高質量的第二圖像，其中，所述圖像增強網絡的表達式如下： XHQ＝HRCHSFXLQ+HDFHSFXLQ， 式中，XLQ為所述第一圖像，XHQ為所述第二圖像，HSF為淺層特征提取單元，HDF為深層特征增強單元，HRC為高質量圖像重建單元； 所述深層特征增強單元包括掩碼自注意力特征分離單元和雙窗多尺度融合單元； 所述掩碼自注意力特征分離單元基于掩碼自注意力機制，對所述淺層特征提取單元提取的淺層特征進行分離，得到關聯特征和差分特征，其中，所述關聯特征用于表征圖像中不同區域之間的全局依賴關系，所述差分特征用于表征局部細節信息； 所述雙窗多尺度融合單元用于對所述關聯特征和所述差分特征進行處理，得到深層特征； 所述掩碼自注意力特征分離單元按如下步驟對所述淺層特征進行分離： 對所述淺層特征進行歸一化操作得到第一特征； 利用三個線性層分別對所述第一特征進行處理，得到查詢矩陣、鍵矩陣以及值矩陣； 對所述查詢矩陣和所述鍵矩陣進行深度可分離卷積操作后再進行重塑操作，分別得到第一矩陣和第二矩陣； 對所述第二矩陣進行置換操作，得到第三矩陣； 對所述第一矩陣和所述第三矩陣進行矩陣乘法計算后，再進行歸一化操作，得到第四矩陣； 利用可訓練的二值化層對所述第四矩陣進行處理，得到二值矩陣； 對所述值矩陣和所述二值矩陣進行矩陣乘法計算，得到所述關聯特征； 將所述第一特征減去所述關聯特征，得到所述差分特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽大學，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經濟技術開發區九龍路111號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。