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龙图腾网获悉合肥君正科技有限公司申请的专利一种构建低光增强任务训练数据集的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：CN117291815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210687454.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种构建低光增强任务训练数据集的方法是由魏友奇设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构建低光增强任务训练数据集的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种构建低光增强任务训练数据集的方法，所述方法包括以下步骤：S1.图像收集：将自然光下，正常曝光拍摄的色彩丰富的近景图像作为标签图groundtruth，调暗场景亮度，拍摄曝光不同区间的一系列同一场景不同亮度的图像作为训练数据，以T表示，这里的标签图域训练图的对应关系为1～n；S2.图像进一步增广：这里的gt域与T域的对应关系为1～m，m＞n；S3.增广数据的存储：选择使用浮点型来保存经过伽马变换后的数据；S4.添加噪声：将训练图像转到HSV后，随机添加所需要的噪声分布；S5.对图像进行剪切。提高训练模型的泛化能力，更好地处理真实场景，对于噪声的添加更符合现实噪声的分布，对于模型自适应去噪有很好的效果。

本发明授权一种构建低光增强任务训练数据集的方法在权利要求书中公布了：1.一种构建低光增强任务训练数据集的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.图像收集： 将自然光下，正常曝光拍摄的带色彩的近景图像作为标签图groundtruth，调暗场景亮度，所述调暗是指将场景亮度调至[1,50lux的不同区间，具体步长可根据实际需要，拍摄曝光不同区间的一系列同一场景不同亮度的图像作为训练数据，以T表示，这里的标签图域训练图的对应关系为1~n,这里的1~n指标签图与训练图的是一对多的关系，n指代多，n为正整数，即一张标签图对应n张训练图； S2.图像进一步增广：gt域即所述标签图域，与T域的对应关系为1~m,mn，m为大于n的正整数，是指假设原本采集到的同一场景训练图为n张，都对应同1张标签图，则n张经过数据增广后变为m张； 所述步骤S2中，使用伽马变换扩增T： ； C为常数，一般为1即可，r为输入的归一化的像素值，S为结果，γ为伽马系数； S3.增广数据的存储： 选择使用浮点型来保存经过伽马变换后的数据；RGB图像常使用uint8保存，伽马变换常将图像放缩到0~1之间再变换，如果使用uint8保存，那么四舍五入以后该值降变为0，会使得原本数据信息丢失； S4.添加噪声： 将训练图像转到六角锥体模型HSV后，随机添加所需要的噪声分布； S5.对图像进行剪切： 选择以相同的窗口、相同的步长，同时在gt和与之对应的T上截取图像。

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