计算机工程与应用

作者：陈景霞, 李燚卓, 李婉

单位：陕西科技大学 电子信息与人工智能学院，西安 710021；

关键词：低照度图像增强,HVI颜色空间,交叉注意力,状态空间模型

基金：国家自然科学基金（62101312，61806118）。

在低照度环境下采集的图像往往面临整体亮度不足、噪声干扰严重、对比度下降以及细节信息丢失等挑战。现有的低照度图像增强方法大多基于RGB或HSV颜色空间进行处理，这些方法在图像增强过程中容易导致颜色失真、黑色伪影等问题。为了解决上述问题，提出了融合HVI颜色空间和Mamba的低照度图像增强网络HVIMamba。将低照度图像从RGB颜色空间转换至HVI颜色空间；根据HVI颜色空间的特性，设计了交叉注意力交互模块以实现强度分支与水平/垂直分支间有效信息的引导交互；设计了特征交互状态空间模型对交互后的特征进行优化处理，有效提取全局特征并捕捉长期依赖关系。通过在七个公开数据集上的实验验证，HVIMamba的主观视觉质量和客观评价指标均优于当前主流方法，展现出显著的性能优势。

来源：2026年第4期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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