買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜深圳深知未來智能有限公司申請的專利一種基于極輕量級Unet的動態范圍壓縮方法及系統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：CN116684630B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202310561003.1，技術領域涉及：H04N19/42；該發明授權一種基于極輕量級Unet的動態范圍壓縮方法及系統是由林景洲;郭奇鋒;張齊寧設計研發完成，并于2023-05-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于極輕量級Unet的動態范圍壓縮方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于極輕量級Unet的動態范圍壓縮方法及系統，使用自適應gamma算法和Photoshop批量處理所有數據，更好的保留了圖像暗部細節，暗處適當提亮的同時亮處沒有過曝，并且處理過后的圖像自然，并未有失真或顏色不真實情況；采用輕量級Unet網絡，與其他深度學習算法相比，本發明模型輕便，極大的節約了計算量，運行效率高，靈活性強，且在訓練集以外的場景中效果依然突出且穩定，保留了大部分圖片細節，利用亮度圖進行訓練，然后權重圖作為網絡輸出，擬合方式簡單易懂，且能保留圖像的對比度信息，避免圖像過度泛白或偏色。

本發明授權一種基于極輕量級Unet的動態范圍壓縮方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于極輕量級Unet的動態范圍壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取高動態范圍圖片，所述高動態范圍圖片為RGB顏色空間圖片；對獲取的RGB顏色空間圖片進行預處理，所述預處理具體包括：將RGB顏色空間圖片轉化為YUV顏色空間圖片，得到所述RGB顏色空間圖片的初始亮度值Ilum和亮度圖；結合自適應gamma算法和Photoshop批量處理所述RGB顏色空間圖片的初始亮度值Ilum，生成標準參考圖，所述標準參考圖包括標準權重圖和標準亮度圖；將RGB顏色空間圖片的亮度圖進行數據增強處理后，輸入到Unet網絡模型中；所述Unet網絡模型對高動態范圍圖片進行動態范圍壓縮，生成低動態范圍圖片；所述Unet網絡模型訓練過程具體包括：將所述RGB顏色空間圖片的亮度圖數據集進行數據增強處理后，輸入到待訓練的Unet網絡模型中；所述待訓練的Unet網絡模型輸出所述待訓練的Unet網絡模型的權重圖Wout，并生成所述待訓練的Unet網絡模型的亮度圖Lout；根據數據預處理中獲得的標準權重圖和標準亮度圖與待訓練網絡輸出的權重圖Wout和亮度圖Lout，計算當前損失loss；根據所述當前損失loss更新迭代Unet網絡模型，在loss收斂趨于穩定后，結合此時模型輸出結果，選取最終的Unet網絡模型；所述計算當前損失loss的過程為：根據數據預處理中獲得的標準亮度圖和待訓練網絡輸出的亮度圖Lout，利用損失函數計算一組loss，記作lum_loss；根據數據預處理中獲得的標準權重圖和待訓練網絡輸出的權重圖Wout利用損失函數計算一組loss，記作weight_loss；給lum_loss和weight_loss賦予不同的權重值，并將lum_loss和weight_loss相加得到總loss；結合自適應gamma算法和Photoshop批量處理所述RGB顏色空間圖片的初始亮度值Ilum，生成標準參考圖，所述標準參考圖包括標準權重圖和標準亮度圖，生成所述標準參考圖具體包括：根據gamma的最終值獲取新的亮度值L，根據亮度值L生成標準亮度圖，具體包括：將初始亮度值Ilum代入公式L＝Ilumgamma中，進行以Ilum為底，gamma為指數的冪運算得到新的亮度值L，即可生成后續訓練網絡需要的亮度參考圖；根據初始亮度值Ilum和新的亮度值L確定每個像素點對應的權重值W，并基于像素點的權重值W生成標準權重圖，權重值的計算公式為：

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深圳深知未來智能有限公司，其通訊地址為：518101 廣東省深圳市寶安區新安街道靈芝園社區22區勤誠達樂園13號樓2310；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”。