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龙图腾网恭喜中煤科工开采研究院有限公司;陕煤集团神木张家峁矿业有限公司申请的专利图像增强方法、装置、电子设备和计算机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：CN114742907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111616244.9，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权图像增强方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质是由杜明;赵国瑞;呼少平;薛忠新;李帅帅设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像增强方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种图像增强方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中，图像增强方法包括构建图像增强训练数据集，该数据集包括原始图像和对应的标准图像；构建图像增强网络模型，将原始图像输入至图像增强网络模型，输出与原始图像对应的增强图像，图像增强网络模型包括编码模型和查找表生成模型，编码模型用于对原始图像进行编码得到基点信息，查找表生成模型用于利用基点信息生成颜色查找表；利用标准图像和增强图像确定第一损失函数，利用颜色查找表确定第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数调整编码模型和查找表生成模型的参数，从而得到训练好的图像增强网络模型。根据本发明的方法提高了图像增强网络模型的增强效果。

本发明授权图像增强方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：构建图像增强训练数据集，所述图像增强训练数据集包括原始图像和对应的标准图像；构建图像增强网络模型，将所述原始图像输入至所述图像增强网络模型，输出与所述原始图像对应的增强图像，其中，所述图像增强网络模型包括编码模型和查找表生成模型，所述编码模型用于对原始图像进行编码得到基点信息，所述查找表生成模型用于利用所述基点信息生成颜色查找表；利用所述标准图像和所述增强图像确定第一损失函数，利用所述颜色查找表确定第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数调整所述编码模型和所述查找表生成模型的参数，从而得到训练好的图像增强网络模型；所述将所述原始图像输入至所述图像增强网络模型，输出与所述原始图像对应的增强图像包括：根据所述颜色查找表的表征规模对所述原始图像进行数值量化得到量化特征，根据原始图像的量化特征，采用双线性插值方法，在颜色查找表中进行插值查找对应的输出像素，以输出增强图像；所述第一损失函数包括亮度差异损失函数，所述亮度差异损失函数根据所述标准图像和所述增强图像确定包括：对于所述标准图像中的每个第一像素点，在所述增强图像中确定该第一像素点对应的第二像素点，并计算该第一像素点和所述第二像素点的差值的平方以及三倍差值的绝对值，对平方和绝对值进行求和得到该第一像素点对应的亮度差；根据每个第一像素点各自对应的亮度差确定所述增强图像的亮度差平均值，并将所述亮度差平均值作为所述亮度差异损失函数，所述第二损失函数包括单调性损失函数和扰动波动损失函数，所述单调性损失函数和所述扰动波动损失函数根据颜色查找表确定包括：对于所述颜色查找表的每个第一位置颜色点，确定该第一位置颜色点后一相邻的第二位置颜色点，并计算该第一位置颜色点和所述第二位置颜色点的颜色差值的平方，根据每个第一位置颜色点各自对应的颜色差值的平方确定所述颜色查找表的颜色差值平均值，并将所述颜色差值平均值作为所述扰动波动损失函数；计算该第一位置颜色点和所述第二位置颜色点的颜色差值，将颜色差值小于0的部分截断，获得该第一位置颜色点的正向梯度值，根据每个第一位置颜色点各自对应的正向梯度值确定所述颜色查找表的正向梯度值平均值，并将所述正向梯度值平均值作为所述单调性损失函数。

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