В космосе космические услуги абсолютно необходимы для поддержания устойчивости космической среды. Космическая видимая камера - это экономичный и легкий сенсор, который можно использовать для восприятия обстановки во время космической службы. Однако его производительность легко подвержена низкой освещенности. В последние годы глубокое обучение добилось значительных успехов в области улучшения естественных изображений, но из-за ограничений данных оно еще не получило широкого распространения в космосе. В данном исследовании впервые предлагается набор данных для улучшения изображений низкой освещенности в космосе на спутниках Beidou. В автоматизированной схеме сбора данных мы фокусировались на уменьшении различий в области и повышении разнообразия набора данных. Исходя из модельных испытаний аппаратуры с имитацией условий космической освещенности, собрали изображения жёсткого оборудования. Для однородного выбора различных траекторий и дистанций позы без столкновений был предложен метод области рабочего пространства без столкновений и иерархического образца позы. Затем была разработана новая модель распространения. Для улучшения контраста изображений без излишнего освещения и размытых деталей было разработано совмещение направленного внимания для выделения структуры и тёмных областей. Результаты сравнения с существующими методами показывают, что наш метод обладает лучшей производительностью при улучшении изображений низкой освещенности в космосе.

Satellite capture;Low-light image enhancement (LLIE);Data collection;Diffusion model;Fused attention