买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西锦路科技开发有限公司申请的专利一种图像增强方法、装置、电子设备及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：CN115689964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211466240.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质是由沈阳;徐薇;卢金勤;邓芳名;喻斌;朱立;郑志斌;饶先明设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理，揭露一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：S1：采集获取原始故障设备图像样本；S2：对原始故障设备图像进行数据预处理，作为训练数据集；S3：对DCGAN模型结构及网络函数进行优化，得到DCGAN网络模型；S4：将训练数据集用于改进后的DCGAN模型训练，直至生成器G与判别器D达到纳什均衡；S5：利用训练完成的模型进行图像增强，生成新的故障样本数据。本申请通过DCGAN网络模型，可以有效解决模式崩塌及梯度消失的问题，提升网络训练的稳定性。

本发明授权一种图像增强方法、装置、电子设备及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，具体包括以下步骤： S1：采集获取原始故障设备图像样本； S2：对原始故障设备图像进行数据预处理，作为训练数据集； S3：对DCGAN模型结构及网络函数进行优化，得到DCGAN网络模型； S4：将训练数据集用于改进后的DCGAN模型训练，直至生成器G与判别器D达到纳什均衡； S5：利用训练完成的模型进行图像增强，生成新的故障样本数据； 对所述DCGAN模型结构及网络函数进行优化包括： 在DCGAN模型的生成器G中分别增加一层反卷积层及多层残差块，并在每层卷积网络后都进行批量归一化及激活处理； 在DCGAN模型的判别器D中分别增加一层卷积层及多层残差块，并在每层卷积网络后都进行批量归一化及激活处理； 将DCGAN网络中生成器G的激活函数ReLU替换为SeLU； 将DCGAN网络的损失函数替换为Wasserstein距离； 所述Wasserstein距离为真实图像数据分布与生成图像数据分布之间的距离 Wasserstein距离的计算表达式为： 式中，X为真实故障设备图像分布；Z为随机噪声；GZ为随机噪声经生成器生成的图像分布；W代表两分布的Wasserstein距离；为真实图像和生成图像联合分布的集合；γ代表每一个可能的联合分布；inf为最大下界，表示取最小值；x,y表示从联合分布γ中采样得到的样本，表示样本x与y之间的距离；E为样本对距离的期望值。

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江西锦路科技开发有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区红谷中大道1326号第10层；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”。