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龙图腾网恭喜深圳市安软慧视科技有限公司申请的专利基于DCE的低照度图像增强方法、系统及相关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：CN114663300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210196296.3，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于DCE的低照度图像增强方法、系统及相关设备是由闫潇宁;陈晓艳;梁禧文;陈文海设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DCE的低照度图像增强方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本发明适用于图像处理领域，提供了一种基于DCE的低照度图像增强方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取真实场景的视频数据；对所述视频数据进行拆帧处理，得到拆帧图片，并从所述拆帧图片中筛选出包含配对图片数据的测试数据集，并从SICE数据集中筛选出包含不同曝光度图片的训练数据集；利用所述训练数据集对预设增强模型进行迭代训练，并保存完成迭代训练的所述预设增强模型为低照度增强模型；利用所述低照度增强模型对所述测试数据集进行低照度增强。本发明防止了图像增强过程中图像原始信息的丢失，并进一步保护了图像中的边缘信息，提高了图像增强效果。

本发明授权基于DCE的低照度图像增强方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种低照度图像增强方法，其特征在于，所述低照度图像增强方法基于DCE模型，其包括以下步骤：获取真实场景的视频数据；对所述视频数据进行拆帧处理，得到拆帧图片，并从所述拆帧图片中筛选出包含配对图片数据的测试数据集，并从SICE数据集中筛选出包含不同曝光度图片，作为训练数据集；利用所述训练数据集对预设增强模型进行迭代训练，并保存完成迭代训练的所述预设增强模型，作为低照度增强模型；利用所述低照度增强模型对所述测试数据集进行低照度增强；其中，所述预设增强模型包含四组跳跃连接的DCE-Net模块、迭代参数模块、曲线迭代模块：所述DCE-Net模块以图像数据为输入，并输出8组参数保存至所述迭代参数模块；所述迭代参数模块中的每一参数用于确定一曲线形状，所述图像数据中RGB通道上的像素按照所述曲线形状调整原RGB像素值；定义高阶亮度增强曲线为LE，所述曲线迭代模块以所述迭代参数模块中的8组迭代参数为输入，并通过迭代及像素化的方法计算高阶亮度增强曲线LE；所述DCE-Net模块中包含顺序连接的八层卷积层，其中，第一至第四层中的每层所述卷积层皆包含一组32*32大小的卷积，第五至第八层中的每层所述卷积层皆包含两组32*32大小的卷积，并且，第一层所述卷积层与第八层所述卷积层跳跃连接，第二层所述卷积层与第七层所述卷积层跳跃连接，第三层所述卷积层与第六层所述卷积层跳跃连接，第四层所述卷积层与第五层所述卷积层跳跃连接；所述预设增强模型在迭代训练过程中使用的损失函数包括基本损失Loss和相互一致性损失函数Lmc，其中，所述基本损失Loss包括空间一致性损失、曝光度控制损失、色彩恒定性损失、光照平滑度损失；所述相互一致性损失函数Lmc满足如下关系式3：Lmc＝∥M*exp-c*M∥13其中，M表示所述图像数据与其对应的增强估计在平面坐标轴上的梯度的平方，c表示预设惩罚因子。

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