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龍圖騰網恭喜中鐵大橋局集團有限公司;中鐵大橋科學研究院有限公司;武漢工程大學申請的專利圖像增強方法、裝置、設備及可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114648457B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210272822.X，技術領域涉及：G06T5/92；該發明授權圖像增強方法、裝置、設備及可讀存儲介質是由王波;吳巨峰;周強;趙訓剛;盧濤;饒寧;方穩華;張彥鐸;吳云韜設計研發完成，并于2022-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像增強方法、裝置、設備及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種圖像增強方法、裝置、設備及可讀存儲介質，圖像增強方法包括：對每張低光照圖像分別進行光照增強處理；以每張低光照圖像和其對應的初步光照增強圖像以及正常光照圖像作為一個訓練圖像對；使用多個訓練圖像對交替訓練增強生成器網絡、降質生成器網絡、增強判別器網絡和降質判別器網絡，得到訓練好的增強生成器網絡。通過本發明，將低光照圖像進行初步光照增強，在增強生成器網絡的基礎上增加了降質生成器網絡，將正常光照圖像進行反向的降質學習訓練，由于判別器和生成器之間的互斥，使得增強的圖像和降質的圖像都與對應的真實光照圖像越來越相似，通過本發明，可以生成更高質量的正常光照圖像。

本發明授權圖像增強方法、裝置、設備及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像增強方法，其特征在于，所述圖像增強方法包括：獲取配對圖像數據集，所述配對圖像數據集包含多組圖像對，每組圖像對包含一張低光照圖像和對應的一張正常光照圖像；對每張低光照圖像分別進行光照增強處理，得到與每張低光照圖像對應的初步光照增強圖像；以每張低光照圖像和其對應的初步光照增強圖像以及正常光照圖像作為一個訓練圖像對，得到多個訓練圖像對；使用多個訓練圖像對交替訓練增強生成器網絡、降質生成器網絡、增強判別器網絡和降質判別器網絡，得到訓練好的增強生成器網絡；將待增強的低光照圖像輸入到訓練好的增強生成器網絡中，以生成增強后的圖像；所述使用多個訓練圖像對交替訓練增強生成器網絡、降質生成器網絡、增強判別器網絡和降質判別器網絡，得到訓練好的增強生成器網絡，包括：選取多個訓練圖像對中的一組訓練圖像對；將所述一組訓練圖像對的初步光照增強圖像，輸入到增強生成器網絡中，通過增強生成器網絡的增強生成器，得到增強后的正常光照圖像；基于所述初步光照增強圖像和所述增強后的正常光照圖像進行圖像特征提取，從提取得到的圖像特征中選取正樣本、負樣本、錨點，基于正樣本、負樣本、錨點計算得到第一損失函數，基于第一損失函數更新增強生成器網絡和降質生成器網絡；將所述一組訓練圖像對的正常光照圖像，輸入到降質生成器網絡中，通過降質生成器網絡的降質生成器，得到降質后的低光照圖像；基于所述正常光照圖像和所述降質后的低光照圖像進行圖像特征提取，從提取得到的圖像特征中選取正樣本、負樣本、錨點，基于正樣本、負樣本、錨點計算得到第二損失函數，基于第二損失函數更新增強生成器網絡和降質生成器網絡；通過增強判別器網絡判斷所述增強后的正常光照圖像和所述正常光照圖像兩者之間的真偽，基于判別的結果更新增強判別器網絡；通過降質判別器網絡判斷所述低光照圖像和所述降質后的低光照圖像兩者之間的真偽，基于判別的結果更新降質判別器網絡；檢測第一損失函數是否收斂；若第一損失函數收斂未收斂，則選取多個訓練圖像對中新的一組訓練圖像對，以新的一組訓練圖像對為一組訓練圖像對，并返回執行所述將所述一組訓練圖像對的初步光照增強圖像，輸入到增強生成器網絡中，通過增強生成器網絡的增強生成器，得到增強后的正常光照圖像的步驟；若第一損失函數收斂，則結束訓練，以最新的增強生成器網絡作為訓練好的增強生成器網絡；所述基于所述初步光照增強圖像和所述增強后的正常光照圖像進行圖像特征提取，從提取得到的圖像特征中選取正樣本、負樣本、錨點，基于正樣本、負樣本、錨點計算得到第一損失函數，基于第一損失函數更新增強生成器網絡和降質生成器網絡包括：將增強生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經網絡作為第一選定層，將所述初步光照增強圖像分別和所述第一選定層的各層一同傳入到映射頭中進行圖像特征提取，得到第一批四組增強的圖像特征，分別從所述第一批四組增強的圖像特征的某個位置選取圖像特征作為正樣本，將其他位置的圖像特征作為負樣本；將降質生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經網絡作為第二選定層，將所述增強后的正常光照圖像分別和所述第二選定層的各層一同傳入到映射頭中進行圖像特征提取，得到第二批四組增強的圖像特征，分別從所述第二批四組增強的圖像特征中選取正樣本在所述第一批四組增強的圖像特征所處相同位置的圖像特征作為錨點；將所述第一批四組增強的圖像特征的各組和所述第二批四組增強的圖像特征的各組進行組合，得到第三批四組增強的圖像特征；分別基于所述第三批四組增強的圖像特征的各組的正樣本、負樣本和錨點計算損失函數，將損失函數進行累加得到第一損失函數；基于第一損失函數更新增強生成器網絡和降質生成器網絡；所述基于所述正常光照圖像和所述降質后的低光照圖像進行圖像特征提取，從提取得到的圖像特征中選取正樣本、負樣本、錨點，基于正樣本、負樣本、錨點計算得到第二損失函數，基于第二損失函數更新增強生成器網絡和降質生成器網絡包括：將降質生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經網絡作為第三選定層，將所述正常光照圖像分別和所述第三選定層的各層一同傳入映射頭中進行圖像特征提取，得到第四批四組增強的圖像特征，分別從所述第四批四組增強的圖像特征的某個位置選取圖像特征作為正樣本，將其他位置的圖像特征作為負樣本；將增強生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經網絡作為第四選定層，將所述降質后的低光照圖像分別和所述第四選定層的各層一同傳入到映射頭中進行圖像特征提取，得到第五批四組增強的圖像特征，分別從所述第五批四組增強的圖像特征中選取正樣本在所述第四批四組增強的圖像特征所處相同位置的圖像特征作為錨點；將所述第四批四組增強的圖像特征的各組和所述第五批四組增強的圖像特征的各組進行組合，得到第六批四組增強的圖像特征；分別基于所述第六批四組增強的圖像特征的各組的正樣本、負樣本和錨點計算損失函數，將損失函數進行累加得到第二損失函數；基于第二損失函數更新增強生成器網絡和降質生成器網絡。

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