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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端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：CN114140339B 。

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：202111229916.0，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端及存储介质是由朱家松;雷占占;李庆设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端及存储介质，其中，方法包括：将待处理图像从RGB空间转换为Lab空间，得到预处理数据；将预处理数据输入至对抗网络模型中；将输出图像数据输入至判别网络模型中，得到判别结果；根据判别结果对对抗网络模型进行训练，得到训练后的对抗网络模型；基于训练后的对抗网络模型调节待处理图像的亮度。本发明通过将图像转换为Lab空间，可以避免产生色彩失真的现象；并且，通过将转换后的数据输入至对抗网络模型中，利用判别网络模型判别输出结果，从而自动地寻找亮度增强因子，提高了图像亮度提升的精度，避免了因亮度值过高或过低而产生的图像明暗边缘突出以及色彩扭曲的现象。

本发明授权一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗网络的图像亮度提升方法，其特征在于，所述基于对抗网络的图像亮度提升方法包括以下步骤： 将待处理图像从RGB空间转换为Lab空间，得到所述待处理图像的预处理数据； 构建对抗网络模型，并将所述预处理数据输入至所述对抗网络模型中，得到输出图像数据； 将所述输出图像数据输入至判别网络模型中，得到所述输出图像数据的判别结果； 根据所述判别结果对所述对抗网络模型进行训练，得到训练后的对抗网络模型； 基于所述训练后的对抗网络模型调节所述待处理图像的亮度； 所述构建对抗网络模型，并将所述预处理数据输入至所述对抗网络模型中，得到输出图像数据，包括： 构建所述对抗网络模型； 将命名后的待处理图像输入至所述对抗网络模型，通过所述对抗网络模型提取以及确定亮度增强因子所在的区间参数； 根据所述区间参数确定所述亮度增强因子的运算区间，并根据所述运算区间计算输出图像的新亮度值； 将输出的亮度值提升后的图像从Lab空间转换为RGB空间，并输出转换后的RGB图像； 所述亮度增强因子的运算区间采用以下公式进行计算： ； 其中，为提升前的图像亮度值； 、为亮度提升范围； 、为亮度提升幅度； 、、为偏置参数； 为亮度增强分段函数。

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