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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利适用于复杂光照环境的图像增强视觉SLAM方法、系统、介质及设备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：CN121504757B 。

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：202511692095.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权适用于复杂光照环境的图像增强视觉SLAM方法、系统、介质及设备是由梁宪璞;李一鸣;那璐滢;王嘉桐;黄小龙;苏鹏设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于复杂光照环境的图像增强视觉SLAM方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及即时定位与地图创建领域，公开了一种适用于复杂光照环境的图像增强视觉SLAM方法、系统、介质及设备，包括：将获取的复杂光照环境的原始图像进预处理后并分类，对不同类别图像分别采用不同的自适应图像增强策略进行增强处理；将增强后的图像输入至改进的SuperPoint神经网络，得到增强后的原始的特征点置信度图scoremap，并确定候选特征点；根据图像帧间的匹配反馈动态调整特征点置信度阈值，在候选特征点中筛选出最终的特征点；将当前帧图像与上一帧图像的特征点匹配，并进行匹配筛选与几何一致性验证，通过质量排序与分散选点，抑制四点近共线或局部聚集导致的退化，提升特征匹配估计精度；将筛选出的匹配对输入至SLAM系统进行前端跟踪与建图。

本发明授权适用于复杂光照环境的图像增强视觉SLAM方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种适用于复杂光照环境的图像增强视觉SLAM方法，其特征在于，包括： 将获取的复杂光照环境的原始图像进行灰度图像预处理后，根据灰度图的像素灰度均值与标准差判断原始图像的光照环境，通过光照环境判断结果对原始图像进行分类，对不同类别的原始图像分别采用不同的自适应图像增强策略进行增强处理； 将增强后的图像输入至改进的SuperPoint神经网络，通过图像结构强度估计增强原始特征点置信度，得到增强后的原始的特征点置信度图scoremap，并确定候选特征点，包括：在SuperPoint神经网络中引入结构感知增强机制，形成改进的SuperPoint神经网络；增强后的图像输入至改进的SuperPoint神经网络，输出原始的特征点置信度图scoremap；基于原始的特征点置信度图scoremap计算结构感知分数，通过结构感知分数增强该scoremap，得到增强后的scoremap，并通过优化非极大值抑制策略得到候选特征点； 根据图像帧间的匹配反馈动态调整特征点置信度阈值，实现对特征点数量与质量的自适应控制，在候选特征点中筛选出最终的特征点； 在特征点提取之后进行当前帧图像与上一帧图像的特征点匹配，输出两幅图像中被判定为匹配的关键点索引对及其置信度，并进行匹配筛选与几何一致性验证，通过质量排序与分散选点，在不增加计算的前提下，抑制四点近共线或局部聚集导致的退化，稳定提升特征匹配估计精度；将筛选出的匹配对输入至SLAM系统进行前端跟踪与建图。

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