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龍圖騰網(wǎng)獲悉中鐵大橋局集團有限公司;中鐵大橋科學(xué)研究院有限公司;武漢工程大學(xué)申請的專利圖像增強方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114648457B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210272822.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/92；該發(fā)明授權(quán)圖像增強方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)是由王波;吳巨峰;周強;趙訓(xùn)剛;盧濤;饒寧;方穩(wěn)華;張彥鐸;吳云韜設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像增強方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種圖像增強方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，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(yīng)的初步光照增強圖像以及正常光照圖像作為一個訓(xùn)練圖像對；使用多個訓(xùn)練圖像對交替訓(xùn)練增強生成器網(wǎng)絡(luò)、降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)、增強判別器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)判別器網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的增強生成器網(wǎng)絡(luò)。通過本發(fā)明，將低光照圖像進行初步光照增強，在增強生成器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加了降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)，將正常光照圖像進行反向的降質(zhì)學(xué)習(xí)訓(xùn)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(zhì)的圖像都與對應(yīng)的真實光照圖像越來越相似，通過本發(fā)明，可以生成更高質(zhì)量的正常光照圖像。

本發(fā)明授權(quán)圖像增強方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在權(quán)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(shù)據(jù)集，所述配對圖像數(shù)據(jù)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(yīng)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(yīng)的初步光照增強圖像；以每張低光照圖像和其對應(yīng)的初步光照增強圖像以及正常光照圖像作為一個訓(xùn)練圖像對，得到多個訓(xùn)練圖像對；使用多個訓(xùn)練圖像對交替訓(xùn)練增強生成器網(wǎng)絡(luò)、降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)、增強判別器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)判別器網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的增強生成器網(wǎng)絡(luò)；將待增強的低光照圖像輸入到訓(xùn)練好的增強生成器網(wǎng)絡(luò)中，以生成增強后的圖像；所述使用多個訓(xùn)練圖像對交替訓(xùn)練增強生成器網(wǎng)絡(luò)、降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)、增強判別器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)判別器網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的增強生成器網(wǎng)絡(luò)，包括：選取多個訓(xùn)練圖像對中的一組訓(xùn)練圖像對；將所述一組訓(xùn)練圖像對的初步光照增強圖像，輸入到增強生成器網(wǎng)絡(luò)中，通過增強生成器網(wǎng)絡(luò)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(shù)，基于第一損失函數(shù)更新增強生成器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)；將所述一組訓(xùn)練圖像對的正常光照圖像，輸入到降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)中，通過降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)的降質(zhì)生成器，得到降質(zhì)后的低光照圖像；基于所述正常光照圖像和所述降質(zhì)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(shù)，基于第二損失函數(shù)更新增強生成器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)；通過增強判別器網(wǎng)絡(luò)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?zhèn)危谂袆e的結(jié)果更新增強判別器網(wǎng)絡(luò)；通過降質(zhì)判別器網(wǎng)絡(luò)判斷所述低光照圖像和所述降質(zhì)后的低光照圖像兩者之間的真?zhèn)危谂袆e的結(jié)果更新降質(zhì)判別器網(wǎng)絡(luò)；檢測第一損失函數(shù)是否收斂；若第一損失函數(shù)收斂未收斂，則選取多個訓(xùn)練圖像對中新的一組訓(xùn)練圖像對，以新的一組訓(xùn)練圖像對為一組訓(xùn)練圖像對，并返回執(zhí)行所述將所述一組訓(xùn)練圖像對的初步光照增強圖像，輸入到增強生成器網(wǎng)絡(luò)中，通過增強生成器網(wǎng)絡(luò)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(shù)收斂，則結(jié)束訓(xùn)練，以最新的增強生成器網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練好的增強生成器網(wǎng)絡(luò)；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(shù)，基于第一損失函數(shù)更新增強生成器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)包括：將增強生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhì)生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)，將損失函數(shù)進行累加得到第一損失函數(shù)；基于第一損失函數(shù)更新增強生成器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)；所述基于所述正常光照圖像和所述降質(zhì)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(shù)，基于第二損失函數(shù)更新增強生成器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)包括：將降質(zhì)生成器的編碼器中的第4、8、12、16層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為第四選定層，將所述降質(zhì)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(shù)，將損失函數(shù)進行累加得到第二損失函數(shù)；基于第二損失函數(shù)更新增強生成器網(wǎng)絡(luò)和降質(zhì)生成器網(wǎng)絡(luò)。

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