Para abordar problemas de ruído severo, desvio de cor e artefatos em imagens capturadas em condições de pouca luz, foi proposto um algoritmo de aprimoramento de imagens em baixa luminosidade baseado em iluminação guiada em três estágios (IG-TSNet). Este algoritmo combina a vantagem do domínio de frequência de Fourier na captura de informações globais da imagem com a vantagem do Transformer na modelagem de dependências remotas no domínio espacial, utilizando informações de iluminação para guiar todo o processo de aprimoramento. O IG-TSNet é composto por três estágios em cascata: na fase de aprimoramento de pixels, utiliza-se um mecanismo adaptativo de ajuste de parâmetros para melhorar a representação global da imagem; na fase de reconstrução de Fourier, realiza-se uma otimização de canal duplo do espectro de amplitude e fase usando um prior de iluminação para alcançar a reconstrução global da imagem; na fase de fusão de atenção cruzada, foi projetada uma rede de estrutura em U de dois caminhos incorporando um mecanismo de atenção cruzada leve para fundir a saída da reconstrução de Fourier com as informações guiadas pela iluminação obtidas no ramo de iluminação por meio da atenção cruzada. Por fim, o algoritmo foi avaliado em 6 conjuntos de dados benchmark LLIE. Os resultados experimentais mostram que o IG-TSNet pode aumentar eficazmente o brilho das áreas subexpostas, suprimir o ruído de forma confiável sem introduzir manchas e artefatos, e manter robustamente a precisão da cor da imagem. O IG-TSNet alcançou o desempenho ideal em 9 métricas. Em 3 conjuntos de dados pareados, o PSNR atingiu 26,968, 27,880, 28,939 dB, o SSIM atingiu 0,867, 0,882, 0,947 e o LPIPS atingiu 0,099, 0,141, 0,047, respectivamente. Em 3 conjuntos de dados não pareados, o BRISQUE atingiu 25,67, 20,51, 18,80 e os valores NIQE foram 3,79, 4,09, 4,02. Este artigo oferece um algoritmo viável de aprimoramento conjunto do domínio de frequência e espacial para imagens em baixa luminosidade.

aprimoramento de imagem; imagens em baixa luminosidade; domínio de frequência de Fourier; atenção cruzada; Transformer