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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种低光照图像增强方法、系统及可读存储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：CN115170415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210756511.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种低光照图像增强方法、系统及可读存储介质是由罗玉;游璧佳;凌捷;柳毅设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低光照图像增强方法、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的一种低光照图像增强方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取低光照图像；确定目标深度曲线估计网络，并通过目标深度曲线估计网络对低光照图像进行无监督光照增强处理，得到相应的增亮图像；确定目标分解网络，并通过目标分解网络分别对低光照图像、以及增亮图像进行反射率的分解处理，得到对应反射率取值保持一致性的目标低光照反射率和目标增强图反射率；在确定光照增强后得到的目标反射率图像中存在模糊点和或噪声点时，通过预先构建好的目标修复网络对目标反射率图像进行修复处理，以得到最优的图像增强效果。

本发明授权一种低光照图像增强方法、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种低光照图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：获取低光照图像；确定目标深度曲线估计网络，并通过所述目标深度曲线估计网络对所述低光照图像进行无监督光照增强处理，得到相应的增亮图像；确定目标分解网络，并通过所述目标分解网络分别对所述低光照图像、以及所述增亮图像进行反射率的分解处理，得到对应反射率取值保持一致性的目标低光照反射率和目标增强图反射率；在确定光照增强后得到的目标反射率图像中存在模糊点和或噪声点时，通过预先构建好的目标修复网络对所述目标反射率图像进行修复处理，以得到最优的图像增强效果；所述确定目标分解网络，包括：构建初始分解网络，所述初始分解网络包括对应于反射处理的反射率分支网络、以及对应于照明处理的照明分支网络，其中，所述反射率分支网络由包括由卷积层和sigmoid层构成的多层U-Net网络组成，所述照明分支网络由所述反射率分支网络的级联特征图上的两个conv+Relu层和一个conv层组成；获取低光照训练图像、以及损失后训练输出的增亮训练图像，并通过所述初始分解网络对所述低光照训练图像、以及所述增亮训练图像进行反射率的分解训练处理，其中，训练过程中，结合不同照度图像之间的反射率保持一致的原则构建相似性约束损失函数，通过调整网络模型的参数，以保证所得低光照训练反射率与对应增强训练反射率之间的取值一致性；在达到预设的第二训练结束条件时，输出、并确定所需的目标分解网络；所述目标修复网络由多个卷积单元构成，其中，每个卷积单元包括多个conv+Relu层、以及maxpooling层；在对预先构建好的初始修复网络进行训练的过程中，所述方法还包括：通过根据所得的网络修复的反射率、以及增亮图的反射率之间的差异程度构建的第三目标损失函数进行网络约束，以保证图像修复精准度，并在达到预设的训练结束条件时，输出、并确定所需的目标修复网络。

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