近日，理学部马龙教授与研究生安骞骞同学合作论文《LWINet: A Lightweight Wavelet-domain Network with Cross-Attention and Frequency Interaction for Low-Light Image Enhancement》已被JCR2区国际期刊 Digital Signal Processing 正式录用。

该论文面向低照度图像增强中“增亮—抑噪—保细节”难以兼顾且模型部署受限的问题，提出轻量化小波域交互增强框架 LWINet：通过三级离散小波变换将低频照明结构（LL）与方向性高频细节（LH/HL/HH）显式解耦，并设计不对称双向交叉注意力子带增强模块（CASE）实现“结构引导细节、细节约束结构”的闭环协同；同时引入基于幅度共现与方向一致性的自适应 Alpha 调制模块（AAM）对噪声敏感的 HH 子带进行可靠性控制，并通过双域并行低频处理模块（LFPB）在频域进行低频能量整形、在空间域补偿局部锐度。实验结果表明，在仅 0.776M 参数、8.409 GFLOPs 的轻量配置下，LWINet 在 LOL-v1、LOL-v2-real、LOL-v2-syn 等配对基准以及 LIME、DICM、NPE、MEF 等无参考数据集上均取得了优良的客观指标与视觉效果，为低照度图像增强算法在移动端与实时场景中的落地应用提供了新的思路与技术支撑。

Digital Signal Processing 是 Elsevier 旗下数字信号处理领域的重要国际期刊，收录于 SCIE。根据最新期刊指标信息，该期刊最新影响因子为 3.0，在JCR 学科分类 Engineering, Electrical & Electronic中为Q2分区，在《中科院期刊分区表》中为三区。