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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种双链路神经网络红外图像对比度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：CN114792293B 。

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：202210390857.3，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种双链路神经网络红外图像对比度增强方法是由徐锋;龚泿军;陈国栋;庞忠祥;杨瑞琳;黄军杰;明吉花设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双链路神经网络红外图像对比度增强方法在说明书摘要公布了：一种双链路神经网络红外图像对比度增强方法,构建红外图像数据集并进行预处理，使用深度学习的方法，设计一个包含两个特征提取模块和一个特征融合模块的双链路卷积神经网络。特征提取模块一用于提取红外图像浅层的特征信息，仅使用三层卷积神经网络，避免网络深度加深，层数的增大，细节信息的丢失；特征提取模块二用于提取红外图像高层的特征信息；最后特征融合模块将提取到的特征进行融合，增强特征，丰富细节信息。最终网络模型有效预测了图像中的目标区域与背景区域，突出目标、抑制背景噪声，提升了图像对比度及纹理细节。

本发明授权一种双链路神经网络红外图像对比度增强方法在权利要求书中公布了：1.一种双链路神经网络红外图像对比度增强方法，其特征在于，包含以下步骤： S1:构建红外图像数据集； S2:对红外图像数据集进行预处理； S3:搭建双链路神经网络，所构建的双链路神经网络包括特征提取模块一（1）、特征提取模块二（2）以及特征融合模块（3）；其中 特征提取模块一（1）提取包含边缘、几何、纹理的浅层特征信息，由三层卷积和两个ReLU激活函数构成，卷积层通道数设置为64、32、32；前两个卷积层后均接有ReLU激活函数，第三个卷积层输出用于和特征提取模块二（2）输出进行融合； 特征提取模块二（2）提取红外图像高层的特征信息，包含5个卷积层，通道数依次为32、64、96、32、32，其中第二、三、四个卷积层构成一个残差结构； 特征提取模块一（1）的第二个卷积层和特征提取模块二（2）的第三个卷积层使用Concat操作进行连接并输入特征提取模块二（2）的第四个卷积层继续处理； 特征融合模块（3）将特征提取模块一（1）和特征提取模块二（2）提取的特征相加并进行卷积操作，以保证充分学习到原图的特征； S4:通过红外图像训练集训练搭建的双链路神经网络，保存最优模型； S5:通过最优模型进行测试，获得对比度增强后的红外图像。

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