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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种矿井综采工作面低照度图像零参考增强方法及系统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：CN120147162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510224865.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种矿井综采工作面低照度图像零参考增强方法及系统是由寇旗旗;张恒;吴泉霖;程德强;王旭锋;梁敏富设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井综采工作面低照度图像零参考增强方法及系统在说明书摘要公布了：一种矿井综采工作面低照度图像零参考增强方法及系统，方法为利用预训练扩散模型反向去噪部分从噪声图出发，通过预测估计值实现对去噪过程内容上的引导；训练时只使用正常光图像数据集，通过提取低光和正常光图像的光照边缘不变量和内容不变量以及第t步估计值x0作为网络的输入，使得在训练时网络能够充分学习到正常光照特征并根据输入信息复原源图像，在测试时网络依据不变量信息完成光照特征的构建并不断细化估计值x0，实现低光图像增强。系统包括多光谱图像采集模块、光照不变量提取模块、扩散模型初始化与噪声生成模块、Prediction‑Net网络处理模块、反向去噪引导模块和后处理优化模块。本发明能有效地对低光图像进行增强。

本发明授权一种矿井综采工作面低照度图像零参考增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿井综采工作面低照度图像零参考增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、扩散模型反向去噪：从符合标准正态分布的噪声图出发，在第t步去噪时预测以为条件的增强结果得到第t-1步的去噪结果，以此信息引导第t-1步的图像生成，从而得到最终生成结果； S2、模型训练：输入正常光图像，提取光照边缘不变量和内容不变量； S3、将光照边缘不变量和通过估计得到的输入Prediction-Net网络，预测最小化和正常光图像的MSE损失，以此类推得到,…,，预测； S4、测试时，输入低光图像，重复S2和S3，得到最终增强结果； 所述S3中的Prediction-Net网络采用U-Net架构，其包括三个下采样和三个上采样，使用跳跃连接融合不同层次的特征，用公式表示如下： ； ； ； 其中，表示下采样操作，表示上采样操作，为拼接操作，Conv为卷积操作； U-Net架构还包括APFM模块，所述的APFM模块采用多阶段融合的方式，用于细化修改和的相位图，同时与各自相对应的相位图和幅度图进行反傅里叶变换，最后融合各阶段得到的特征图，表示为： ； ； ； ； ； 其中，Relu为激活函数，*3表示前面操作重复3次，IFFT为反傅里叶变换； 训练时最小化和正常光图像之间的均方误差，公式为： ； 其中，表示第t步预测的最终结果，表示输入的正常光图像，和分别表示图像的宽和高； 曝光控制损失用以控制灰度强度和中间色调值的偏差，公式为： 其中，表示局部区域平均灰度值，P表示区域块的个数，E为常数； 总损失为：

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