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龙图腾网获悉安徽清新互联信息科技有限公司;中国科学技术大学申请的专利一种基于深度学习的摄像机图像增强方法及系统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：CN119383472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411459932.2，技术领域涉及：H04N23/70；该发明授权一种基于深度学习的摄像机图像增强方法及系统是由尼秀明;俞能海;何佳;聂勇;张卡;吴峰设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的摄像机图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的摄像机图像增强方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括如下步骤：将所获取的原始图像序列输入到深度神经网络模型中，通过分割网络输出当前帧图像的语义分割结果，用于引导深度神经网络模型学习当前帧图像中的感兴趣目标，以便融合不同帧图像中相同目标的图像数据；通过亮度估计网络输出当前帧图像的画面明亮程度，以调整摄像头光圈；通过图像增强网络输出当前帧图像对应的增强图像；该摄像机图像增强方法及系统，充分保留了画面细节。

本发明授权一种基于深度学习的摄像机图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的摄像机图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 将所获取的原始图像序列输入到深度神经网络模型中，所述原始图像序列包括当前帧图像和历史帧图像，所述深度神经网络模型包括主干网络、分割网络、亮度估计网络以及图像增强网络，主干网络的输出分别连接到分割网络的输入、亮度估计网络的输入以及图像增强网络的输入，主干网络输入原始图像序列； 通过分割网络输出当前帧图像的语义分割结果，用于引导深度神经网络模型学习当前帧图像中的感兴趣目标，以便融合不同帧图像中相同目标的图像数据； 通过亮度估计网络输出当前帧图像的画面明亮程度，以调整摄像头光圈； 通过图像增强网络输出当前帧图像对应的增强图像； 其中，所述主干网络包括依次连接的拼接层、编码器组和解码器组，拼接层输入原始图像序列，编码器组输入连接到拼接层的输出； 所述编码器组包括编码器enc1、enc2、enc3、enc4、enc5、enc6，解码器组包括解码器dec1、dec2、dec3、dec4、dec5，enc1、enc2、enc3、enc4、enc5、enc6、dec5、dec4、dec3、dec2、dec1依次连接； enc6、dec1、dec2、dec3、dec4、dec5的输出均连接到分割网络的输入； dec1的输出分别连接到亮度估计网络的输入以及图像增强网络的输入； 所述分割网络包括分割通道归一化层、上采样、分割拼接层concat和分割二维卷积Cov2d，dec1的输出通过分割通道归一化层连接到分割拼接层concat，dec2、dec3、dec4、dec5的输出均依次通过分割通道归一化层、上采样连接到分割拼接层concat，分割拼接层concat的输出连接分割二维卷积Cov2d的输入，分割二维卷积Cov2d输出语义分割结果； 所述亮度估计网络包括辅助通道归一化层和转换层，dec1的输出依次连接到辅助通道归一化层和转换层，转换层输出图像的画面明亮程度； 所述图像增强网络包括增强通道归一化层和增强二维卷积Cov2d，dec1的输出依次连接到增强通道归一化层和增强二维卷积Cov2d，增强二维卷积Cov2d输出图像对应的增强图像。

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