北方夜视科技(南京)研究院有限公司赵维骏获国家专利权
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龙图腾网获悉北方夜视科技(南京)研究院有限公司申请的专利基于卷积梯度优化的图像Retinex增强方法、系统与计算机可读介质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：CN114897811B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210490621.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积梯度优化的图像Retinex增强方法、系统与计算机可读介质是由赵维骏;顾燕;杨锋;董隽媛;李海生;焦国力;朱波;吕扬;乔延婷;周新设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积梯度优化的图像Retinex增强方法、系统与计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积梯度优化的图像Retinex增强方法。首先构建了反射层卷积模型和高斯场目标函数，利用梯度下降技术，就可进行Retinex分解优化；然后对所得反射层卷积模型进行校正；最终从反射层卷积模型中恢复出保留暗区域和亮区域细节的反射层。本发明将Retinex分解转化为无约束优化问题，仅利用简单的优化技术，就可实现高质量的低光图像增强，降低了方法工程化实现难度。
本发明授权基于卷积梯度优化的图像Retinex增强方法、系统与计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积梯度优化的图像Retinex增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对输入图像进行对数变换； 步骤二、对经对数变换的图像进行粗糙模糊滤波； 步骤三、基于对数变换图像和粗糙模糊图像，利用梯度下降法进行Retinex分解优化，估计出最优的反射层卷积模型； 步骤四、对最优的反射层模型进行校正；以及 步骤五、从校正之后的反射模型中恢复出反射层，得到最终增强图像； 其中，利用梯度下降法进行Retinex分解优化，其中使用的目标函数为： ； 其中，表示中第i个像素的值，表示中第i个像素的值，表示L 2范数，表示由暗通道卷积核和亮通道卷积核拼接而成的维的卷积核矩阵，为稳定调节系数，为尺度系数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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