为实现低照度图像的图像局部增强和纹理细节恢复，提出一种基于注意力机制的多阶段低照度图像增强方法。首先构建特征提取模块以提取图像中重要特征信息。另外设计了一个学习上下文的细节恢复模块，解决下采样和上采样操作导致的图像细节丢失的问题。最后构建了特征融合模块，以实现三个阶段的特征融合。该方法在LOL数据集上进行相关验证，其结果表明，峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)较其他主流方法都得到明显的提升。
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