1.一种夜间低照度图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取夜间拍摄的低照度图像的暗通道图像，根据所述暗通道图像得到每个通道的估计光强，并生成最小通道约束图，计算所述最小通道约束图的像素注意力，基于所述像素注意力和每个通道的所述估计光强得到每个通道的光强特征图；

将所述低照度图像输入到特征金字塔网络中，对光强特征图进行卷积操作得到和特征金字塔网络的下采样每层输出相同尺寸的特征图，按通道将相同尺寸的特征金字塔网络的下采样输出和所述光强特征图卷积输出进行融合，将融合结果进一步按通道融合到和所述融合结果相同尺寸的特征金字塔网络上采样的输入中，将特征金字塔网络的上采样最后一层输出作为夜间低照度图像增强结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述最小通道约束图的像素注意力，具体为：获取所述低照度图像的亮通道图像，将亮通道图像和所述最小通道约束图融合成一个通道的图像，计算融合后图像的像素注意力。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每个通道的所述估计光强得到每个通道的光强特征图，具体为：将通道的所述估计光强和归一化后的所述像素注意力中的每个元素相乘，将相乘后的结果作为光强特征图。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每个通道的所述估计光强得到每个通道的光强特征图，具体为：计算所述低照度图像中每个通道中每个像素点的局部对比度，将归一化后的通道的局部对比度图和归一化后的所述像素注意力进行融合生成光强权重图；

将通道的所述估计光强和所述光强权重图中的每个元素相乘，将相乘后的结果作为光强特征图。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将归一化后的通道的局部对比度图和归一化后的所述像素注意力进行融合生成光强权重图，具体为：对归一化后的通道的局部对比图和归一化后的所述像素注意力相同位置的值进行加权求和，将加权求和结果作为光强权重图中所述相同位置的值。

6.一种夜间低照度图像增强系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：

光强特征生成模块，用于获取夜间拍摄的低照度图像的暗通道图像，根据所述暗通道图像得到每个通道的估计光强，并生成最小通道约束图，计算所述最小通道约束图的像素注意力，基于所述像素注意力和每个通道的所述估计光强得到每个通道的光强特征图；

图像增强模块，用于将所述低照度图像输入到特征金字塔网络中，对光强特征图进行卷积操作得到和特征金字塔网络的下采样每层输出相同尺寸的特征图，按通道将相同尺寸的特征金字塔网络的下采样输出和所述光强特征图卷积输出进行融合，将融合结果进一步按通道融合到和所述融合结果相同尺寸的特征金字塔网络上采样的输入中，将特征金字塔网络的上采样最后一层输出作为夜间低照度图像增强结果。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述计算所述最小通道约束图的像素注意力，具体为：获取所述低照度图像的亮通道图像，将亮通道图像和所述最小通道约束图融合成一个通道的图像，计算融合后图像的像素注意力。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每个通道的所述估计光强得到每个通道的光强特征图，具体为：将通道的所述估计光强和归一化后的所述像素注意力中的每个元素相乘，将相乘后的结果作为光强特征图。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每个通道的所述估计光强得到每个通道的光强特征图，具体为：计算所述低照度图像中每个通道中每个像素点的局部对比度，将归一化后的通道的局部对比度图和归一化后的所述像素注意力进行融合生成光强权重图；

将通道的所述估计光强和所述光强权重图中的每个元素相乘，将相乘后的结果作为光强特征图。

10.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1‑5任一项所述的方法。