YOLO12 改进、魔改｜直方图 Transformerm模块HTB ，通过动态范围特征分组、针对性注意力与多尺度融合，提高对遮挡以及多尺度目标的关注能力在恶劣天气（如雨、雪、雾）下的图像恢复任务中，传统 Transformer 模型为降低计算量，常将自注意力限制在固定空间范围或仅在通道维度操作，导致难以捕捉长距离空间特征，尤其无法有效处理天气退化像素（如雪花、雨滴）与清晰背景像素的差异。为解决这一局限，研究者提出了 Histogram Transformer Block（HTB），作为 Histoformer 的核心组件，旨在通过动态范围的特征处理机制，实现对长距离相似退化特征的精准捕捉，同时兼顾局部与全局特征融合，提升恶劣天气下图像恢复的效率与精度。