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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于光照分解的弱光图像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：CN119205541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410812229.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于光照分解的弱光图像增强方法及系统是由肖照林;焦慧芳;桂柯;金海燕;苏浩楠设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光照分解的弱光图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光照分解的弱光图像增强方法及系统，属于人工智能与计算机视觉技术领域，该方法通过构建基于坐标注意力的光照可分解弱光增强模型和无监督去噪增强模型，通过基于坐标注意力的光照可分解弱光增强模型对弱光图像进行初步增强，然后将增强后的图像与原始弱光图像同时输入到无监督的去噪增强模型中进行再增强与去噪；无监督的去噪增强模型提高网络泛化性与抗噪性能，可以更好地处理来自各种环境下的噪声，提升了网络在复杂条件下的表现，从而进一步提高了本发明在弱光图像增强任务中的性能。

本发明授权基于光照分解的弱光图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光照分解的弱光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建基于坐标注意力的光照可分解弱光增强模型，其包括光照分解学习模块和反射分量自校准模块； 所述光照分解学习模块，在特征提取层中嵌入坐标注意力机制，特征提取层获取原始弱光图像的特征图，采用坐标注意力机制将原始弱光图像的位置信息嵌入特征图中，得到原始弱光图像的光照图，采用原始弱光图像除以光照图得到原始弱光图像的反射图； 所述反射分量自校准模块，获取反射图的反射分量，将反射分量与原始弱光图像进行结合，得到增强的弱光图像； 将增强的弱光图像输入至光照分解学习模块，并重复执行反射分量自校准模块，直至达到迭代次数，得到最终反射图； 步骤2、构建无监督去噪增强模型； 将所述光照分解学习模块输出的最终反射图与所述原始弱光图像进行拼接操作，并将拼接后得到的特征矩阵输入至所述无监督去噪增强模型，所述无监督去噪增强模型采用上采样和下采样对所述特征矩阵进行去噪处理，并将不同采样层得到特征图进行跳跃连接，使不同采样层的特征图融合得到最终的增强弱光图像。

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西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路5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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