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龍圖騰網恭喜北京工業大學申請的專利實時低光照圖像增強方法、系統、設備及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：CN113538312B 。

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：202110829368.9，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權實時低光照圖像增強方法、系統、設備及存儲介質是由任坤;陶清揚;馮波;侯瑩;韓紅桂設計研發完成，并于2021-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本實時低光照圖像增強方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種實時低光照圖像增強方法、系統、設備及介質，該方法包括：獲取低光照基準數據集；設計基于金字塔結構的低光照增強網絡；通過低光照基準數據集對低光照增強網絡進行訓練，得到低光照增強網絡模型；采用低光照增強網絡模型對低光照圖像進行處理，實現圖像的實時光照增強。本發明設計的輕量化金字塔結構的低光照增強方法，能夠實現具有良好的視覺效果和色彩保真度的圖像光照增強，其中深度可分離密集卷積塊和多尺度深度可分離密集卷積塊在減小模型參數量和計算量的同時，提升了特征提取性能，進而提高低光照增強效果。本發明適用于嵌入式平臺的實時低光照增強。

本發明授權實時低光照圖像增強方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種實時低光照圖像增強方法，其特征在于包括：獲取低光照基準數據集；設計基于輕量化金字塔結構的低光照增強網絡；通過低光照基準數據集對低光照增強網絡進行訓練，得到低光照增強網絡模型，包括：使用設定大小的不重疊的滑動窗口對輸入低光照圖像進行剪裁，并對剪裁后的圖像執行兩次最大池化下采樣，得到兩個不同分辨率的下采樣圖像，分別作為第二層和第三層級的輸入；圖像從第三層級開始訓練，經過若干深度可分離密集卷積塊后，將訓練后的特征圖上采樣至第二層級，與第二層級的輸入特征圖拼接；第二層級的輸入特征圖與第三層級的輸出特征圖拼接后，經過若干深度可分離密集卷積塊后，將訓練后的特征圖上采樣至第一層級，與第一層級的輸入特征圖拼接；第一層級的輸入特征圖與第二層級的輸出特征圖拼接后，經過若干多尺度深度可分離密集卷積塊后，輸出最終的增強圖像；其中，第二層和第三層分別包括四個深度可分離密集卷積塊，所述深度可分離密集卷積塊包括兩組深度可分離卷積塊、InstanceNorm歸一化函數和LeakyReLU激活函數的串接模塊；相鄰兩個深度可分離密集卷積塊通過跳躍連接相連；第一層包括四個多尺度深度可分離密集卷積塊，所述多尺度深度可分離密集卷積塊由一個3×3的深度可分離密集卷積塊和一個5×5的深度可分離密集卷積塊并聯構成，其輸出為兩個深度可分離密集卷積塊輸出的concat連接；在訓練過程中需要通過損失函數約束增強圖像與正常曝光圖像之間的特征距離，對網絡參數進行迭代修正，包括：當圖像在第三層級訓練時，在增強圖像和正常曝光圖像之間，采用L2損失函數重建圖像的光照信息；當圖像在第二層級和第一層級訓練時，使用感知損失和SSIM損失來重建細節信息；采用低光照增強網絡模型對低光照圖像進行處理，實現圖像的光照增強。

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北京工業大學，其通訊地址為：100124 北京市朝陽區平樂園100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”。