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龍圖騰網恭喜西安理工大學申請的專利結合逆光區域分割與自適應曝光校正的圖像增強方法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：CN115082334B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202210599970.2，技術領域涉及：G06T5/90；該發明授權結合逆光區域分割與自適應曝光校正的圖像增強方法是由趙明華;程丹妮;胡靜;都雙麗;石程;李鵬;王琳;王理設計研發完成，并于2022-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本結合逆光區域分割與自適應曝光校正的圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種結合逆光區域分割與自適應曝光校正的圖像增強方法，首先輸入原始逆光圖像，計算其形態學梯度圖，并進行多尺度形態學梯度重建，獲得保留物體有效輪廓信息的梯度重建圖；然后進行基于分水嶺的超像素分割方法，生成具有精確邊界的超像素圖像，將其直方圖谷點作為閾值進行逆光區域分類；對逆光圖像使用不同的伽馬參數進行校正，獲取欠曝光圖像和過度曝光圖像，對源圖像、兩幅曝光圖像分別進行邊緣檢測，獲取其邊緣圖；最后進行交并運算，得到最終的增強圖像。本發明解決了現有技術中存在的算法復雜度高、運行耗時過長、局部增強過度、恢復的逆光區域與正常背景之間亮度不協調等問題。

本發明授權結合逆光區域分割與自適應曝光校正的圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.結合逆光區域分割與自適應曝光校正的圖像增強方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：步驟1、輸入原始逆光圖像，計算其形態學梯度圖，并進行多尺度形態學梯度重建，獲得保留物體有效輪廓信息的梯度重建圖；所述步驟1具體如下：輸入原始逆光圖像I，從圖像的膨脹結果中減去腐蝕結果，產生形態學梯度，對于一副圖像fx，y，梯度圖gx，y用公式1表示： 其中，sx,y為圓盤狀結構元素，和分別表示膨脹運算和腐蝕運算；形態學開閉重建的定義分別用公式2和公式3表示： CSg＝Rf[g·S]3式中，O表示形態學開重建結果，C表示形態學閉重建結果，S為圓盤狀結構元素，f和g分別表示原始圖像和梯度圖像，Rf表示重建運算，和·分別表示形態學開運算和形態學閉運算，O與C都能夠去除梯度圖像中的區域最小值來避免過分割，兩者結合的混合運算平滑圖像并去除噪聲，用公式4表示：COSg＝CS[OSg]4多尺度形態學梯度重建算法MMGR，用公式5表示： 式中，表示對圖像f進行多尺度形態學梯度重建的結果，表示圖像f的混合重建結果，r1、r2分別表示圓盤狀結構元S的最小半徑和最大半徑，用來控制最小和最大區域的大小，r1≤r≤r2，r1，r2∈N+，g≤f，∨表示計算出這些混合重建結果的點態最大值，以此獲取輸入圖像的多尺度形態學梯度重建圖R；步驟2、利用步驟1所得梯度圖進行基于分水嶺的超像素分割方法，生成具有精確邊界的超像素圖像，將其直方圖谷點作為閾值進行逆光區域分類；所述步驟2具體如下：步驟2.1、利用所述步驟1得到的重建梯度圖R進行基于分水嶺的分割算法：通過檢測R的局部極小值，并搜索出與極小值的灰度相近的鄰域像素，當相鄰的兩個極小值對應的鄰域像素相遇時，就可以確定局部區域的輪廓水線，由此可以較為準確分割出不同的區域，生成具有精確邊界的超像素圖像P；步驟2.2、首先對超像素圖像P中的每個區域分別計算平均亮度，然后利用其灰度直方圖的波谷作為閾值對各區域進行分類：平均灰度值小于閾值的區域可被歸類為逆光區IB，其它則歸類為曝光正常區域IO；步驟3、對逆光圖像使用不同的伽馬參數進行校正，獲取欠曝光圖像和過度曝光圖像，對源圖像、兩幅曝光圖像分別進行邊緣檢測，獲取其邊緣圖；所述步驟3具體如下：步驟3.1、將輸入的逆光圖像I轉換為灰度圖G，對其分別做γ＝2.2和γ＝0.455的伽馬變換，得到欠曝光圖像GL和過曝光圖像GH；步驟3.2、對步驟3.1得到的原灰度圖G與兩幅不同程度曝光圖像GL、GH分別使用Canny邊緣檢測：首先，使用高斯濾波平滑圖像，同時增大邊緣寬度；其次，計算梯度值和方向；然后，抑制非極大值，需要進行邊緣細化以保留梯度變化中的銳利部分；最后，使用雙閾值檢測邊緣，去除可能的非邊緣點，使用Canny檢測算子后得到原始邊緣圖像E、欠曝光圖的邊緣圖像Eγ和過曝光圖的邊緣圖像步驟4、將步驟3得到的三幅邊緣圖按一定規則進行交并運算，計算出細節可恢復度作為曝光調節的參數，對步驟2判別出的逆光區域進行自適應校正，得到最終的增強圖像；所述步驟4具體如下：利用所述步驟3得到的原始邊緣圖像E、欠曝光圖的邊緣圖像Eγ和過曝光圖的邊緣圖像分別計算暗區邊緣像素圖像EL和亮區的邊緣像素圖像EH，分別表示為： 暗區的細節可視度ξL和亮區的細節可視度ξH分別表示為：ξL＝|EL||Eall|,ξH＝|EH||Eall|8其中|·|表示像素數量，Eall為E、Eγ、的并集；對步驟2所得閾值分類圖像其中的逆光區IB進行曝光校正，校正后逆光區域的定義如下： 表示增強后的逆光區域，而曝光正常區域IO保持不變，由此獲取最終的增強圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區金花南路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。