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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;大连理工大学申请的专利暗光图像增强方法、装置、电子设备及存储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：CN114049264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111138589.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权暗光图像增强方法、装置、电子设备及存储介质是由袁梦轲;庞有鑫;常玉春;严冬明设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本暗光图像增强方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种暗光图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：在目标图像的光照强度低于目标阈值的情况下，基于目标图像的RGB三通道确定目标图像的光照引导图；将目标图像和光照引导图输入至卷积神经网络图像增强模型中，得到卷积神经网络图像增强模型输出的增强图像；卷积神经网络图像增强模型，是以不成对的暗光图像和正常光照图像为训练样本，并基于训练样本的细节感知特征和结构感知特征进行训练后得到的；卷积神经网络图像增强模型用于对目标图像进行图像增强；增强图像的光照强度高于或等于目标阈值。本发明利用细节感知特征和结构感知特征之间的互补信息共同提高目标图像的增强效果，从而避免出现过曝和色移的问题。

本发明授权暗光图像增强方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种暗光图像增强方法，其特征在于，包括： 在目标图像的光照强度低于目标阈值的情况下，基于所述目标图像的红绿蓝RGB三通道确定所述目标图像的光照引导图；其中，所述光照引导图用于表示所述目标图像中不同位置需要增强的程度； 将所述目标图像和所述光照引导图输入至卷积神经网络图像增强模型中，得到所述卷积神经网络图像增强模型输出的增强图像； 其中，所述卷积神经网络图像增强模型包括：结构感知生成器SAG、细节感知生成器DAG、特征注意力融合模块FAM，所述将所述目标图像和所述光照引导图输入至卷积神经网络图像增强模型中，得到所述卷积神经网络图像增强模型输出的增强图像，包括：将所述目标图像和所述光照引导图输入至所述SAG中，得到所述SAG生成的所述目标图像的结构感知特征；将所述目标图像和所述光照引导图输入至所述DAG中，得到所述DAG生成的所述目标图像的细节感知特征；将所述结构感知特征和所述细节感知特征输入至所述FAM，得到所述结构感知特征和所述细节感知特征的融合特征；将所述融合特征输入至所述DAG中，得到所述DAG输出的增强图像； 其中，所述卷积神经网络图像增强模型，是以不成对的暗光图像和正常光照图像为训练样本，并基于所述训练样本的细节感知特征和结构感知特征进行训练后得到的；所述卷积神经网络图像增强模型用于对所述目标图像进行图像增强；所述增强图像的光照强度高于或等于所述目标阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所;大连理工大学，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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