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龙图腾网获悉广州虎牙科技有限公司申请的专利图像增强模型训练方法、图像增强方法及相关装置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：CN116757952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310717292.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权图像增强模型训练方法、图像增强方法及相关装置是由周凡设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像增强模型训练方法、图像增强方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种图像增强模型训练方法、图像增强方法及相关装置。该方法包括：获取多个低质图像样本及其对应的高质图像；然后利用生成器对低质图像样本进行高频增强操作和低频增强操作获得其对应的重建图像，并确定其对应的高频增强损失函数；接着基于预设损失函数、每个低质图像样本对应的高频增强损失函数，对生成器进行训练获得训练后的生成器，并将训练后的生成器作为图像增强模型。通过采用高频增强损失函数使图像增强模型具有自适应调节增强程度的能力，实现了图像增强模型对图像中的高低特征进行不同程度的增强，提高了图像增强效果。

本发明授权图像增强模型训练方法、图像增强方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图像增强模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个低质图像样本及其对应的高质图像； 对于每个所述低质图像样本，利用生成器对所述低质图像样本进行高频增强操作和低频增强操作，获得所述低质图像样本对应的重建图像； 基于所述低质图像样本对应的高质图像和重建图像，获得所述低质图像样本对应的高频增强损失函数； 基于预设损失函数、每个所述低质图像样本对应的高频增强损失函数，对所述生成器进行训练获得训练后的生成器，并将所述训练后的生成器作为图像增强模型； 所述生成器包括多个网络层；所述利用生成器对所述低质图像样本进行高频增强操作和低频增强操作，获得所述低质图像样本对应的重建图像，包括：将所述低质图像样本作为输入特征，并将所述生成器中的第一个网络层作为目标网络层；利用所述目标网络层对所述输入特征进行卷积操作获得第一特征图和第二特征图；利用所述目标网络层对所述第一特征图进行高频增强操作获得高频特征图；所述高频特征图表示所述低质图像样本的局部细节信息；利用所述目标网络层对所述第二特征图进行低频增强操作获得低频特征图；所述低频特征图表示所述低质图像样本的整体主干信息；利用所述目标网络层将所述高频特征图和低频特征图进行拼接并与所述输入特征进行残差连接获得输出特征；将所述输出特征作为输入特征并将所述目标网络层的后一个网络层作为目标网络层后，重复所述利用所述目标网络层对所述输入特征进行卷积操作获得第一特征图和第二特征图的步骤，直至获得所述生成器中最后一个网络层的输出特征，得到所述低质图像样本对应的重建图像。

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