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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115482163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211133297.X，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法是由饶云波;易玉玲;吕青松设计研发完成，并于2022-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法，属于图像增强技术领域。本发明提供了一种基于关联性参数梯度下降的低照度图像增强方法，用以解决关联性参数梯度下降问题，又能提升低照度图像质量，以获得具有完整结构和细节且并且自然清晰的图像。其包括不含常数项和包含常数项的关联性梯度下降的低照度图像增强两种方式。本发明能够在关联性参数的情况下，同时对多个参数进行优化迭代，显著提高时间精度，以及提升低照度图像质量。能加快收敛速度，尽可能减小回退幅度，以有效减少参数更新时，在最优解附近来回振荡的情况。本发明复现简便，无需设定复杂参数，基础硬件要求较低，无需预训练过程与复杂的额外调整。

本发明授权一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1：分别设定调节亮度、对比度两个操作函数； 步骤S101：设置亮度调节函数，包括每次对图像RGB三个通道的每个像素值进行累加； 步骤S102：设置对比度调节函数，包括每次对图像RGB三个通道平方拉伸，再重新归一化到映射范围； 步骤S2：设置损失函数与图像操作模型函数； 步骤S201：设置损失函数为：Loss＝Ty-Tyi2； 其中，Ty表示参考指标，Tyi表示输入图像经图像操作处理后的图像与参考图像之间的判据指标，所述判据指标为图像之间的均方误差MSE，或者图像之间的峰值信噪比PSNR，或者图像之间的结构相似性SSIM； 步骤S202：设图像操作模型函数为：yi＝θx，其中，x表示图像操作模型的输入，θ表示图像操作模型的调节参数，yi表示图像操作模型的输出，其中，图像操作指亮度调节操作或对比度调节操作，其中，亮度调节操作基于对应的调节参数，通过亮度调节函数实现，对比度调节操作基于对应的调节参数，通过对比度调节函数实现； 步骤S203：每次迭代时，将亮度调节操作的结果作为对比度调节操作的输入； 且每次迭代后，基于损失函数Loss通过梯度下降对亮度调节函数的调节参数θ1和对比度调节函数的调节参数θ2进行更新： 其中，Loss1表示图像操作处理为亮度调节的损失函数，Loss2表示图像操作为对比度调节的损失函数；α、β分别表示调节参数θ1、θ2的学习率，k表示迭代次数，分别表示更新前、后的调节参数θ1，分别表示更新前、后的调节参数θ2； 对更新后的向上或向下取整作为下一次迭代时的调节参数θ1和数θ2； 步骤S204：当迭代次数达到预置的最大迭代次数或者迭代精度满足预置需求时，停止迭代，得到亮度调节和对比度调节各自的最优调节参数； 步骤S3：亮度调节和对比度调节的最优调节参数，得到目标增强图像。

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