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龙图腾网获悉深圳康佳电子科技有限公司申请的专利一种背光融合卷积神经网络画质增强方法、系统、终端及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：CN120725903B 。

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：202511152975.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种背光融合卷积神经网络画质增强方法、系统、终端及介质是由付玉红;蔡树韩;郭斌;黄秋升;张贤俊;蒋浩设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种背光融合卷积神经网络画质增强方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种背光融合卷积神经网络画质增强方法、系统、终端及介质，涉及显示技术领域，该方法包括：提取与待显示图像对应的逻辑分区数的背光数据；将其输入至预先训练好的目标背光融合模型中，得到模型融合逻辑分区数的背光数据后输出的背光分区数小于逻辑分区数的实际分区数的背光数据；将实际分区数的背光数据和待显示图像传输至预设显示设备显示；实际分区数的背光数据的显示效果趋近于逻辑分区数的背光数据的显示效果。本发明通过模型将高分区数背光数据融合为低分区数背光数据，在低背光分区数量的背光模组上实现接近高背光分区数量背光模组的画质增强效果，在不损失显示性能的情况下降低背光分区数量，降低制造成本。

本发明授权一种背光融合卷积神经网络画质增强方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种背光融合卷积神经网络画质增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待显示图像，并提取与所述待显示图像对应的逻辑分区数的背光数据； 将所述逻辑分区数的背光数据输入至预先训练好的目标背光融合模型中，得到所述目标背光融合模型融合所述逻辑分区数的背光数据后输出的实际分区数的背光数据； 将所述实际分区数的背光数据和所述待显示图像传输至预设显示设备进行显示； 其中，所述实际分区数小于所述逻辑分区数，并且所述目标背光融合模型输出的所述实际分区数的背光数据的显示效果与所述逻辑分区数的背光数据的显示效果之间的相似性满足预设相似条件； 其中，所述预先训练好的目标背光融合模型的训练过程，包括： 从预先构建的训练集中选取一组图像样本数据作为训练样本，得到当前图像样本及其对应的逻辑分区数的背光样本； 将当前图像样本对应的所述逻辑分区数的背光样本输入至基于卷积神经网络构建的背光融合模型中，得到所述背光融合模型输出的实际分区数的背光样本； 基于所述逻辑分区数的背光样本和所述实际分区数的背光样本分别对当前图像样本进行显示效果仿真，得到所述逻辑分区数的背光样本所对应的第一仿真结果和所述实际分区数的背光样本所对应的第二仿真结果； 根据所述第一仿真结果和所述第二仿真结果对所述背光融合模型的参数进行微调，得到当前微调后的背光融合模型； 判断所述训练集中的所有图像样本数据是否都被选取到作为训练样本； 在所述训练集中的所有图像样本数据都被选取到作为训练样本时，则判定当前已完成对所述背光融合模型的一次训练，并确定所述背光融合模型的当前训练次数，并判断当前训练次数是否达到预设训练次数； 在当前训练次数达到所述预设训练次数时，则将当前微调后的背光融合模型确定为训练好的目标背光融合模型。

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