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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法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：CN115760702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211296696.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法是由梁凌宇;何淇昌设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法，包括以下步骤：输入低光增强图像和参考图像，通过滤波分解得到低光增强图像和参考图像的光照细节信息和结构信息；利用神经网络对所述低光增强图像和参考图像的光照细节信息、结构信息和整体信息进行特征提取，得到低光增强图像和参考图像各自的光照细节特征、结构特征和整体特征的深度特征；比较所述低光增强图像和参考图像的光照细节深度特征、结构深度特征和整体特征的相似度，并通过训练学习获得最终的质量评分。

本发明授权基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络展开滤波分解的低光图像增强质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入低光增强图像和参考图像，通过神经网络展开滤波分解方法滤波分解得到低光增强图像和参考图像的光照细节信息和结构信息；所述神经网络展开简称为Unrolling； 对所述通过神经网络展开滤波分解得到的低光增强图像和参考图像的光照细节信息、结构信息，利用神经网络进行特征提取，得到低光增强图像和参考图像的光照细节信息、结构信息各自的光照细节深度特征和结构深度特征； 基于神经网络展开滤波分解的过程如下： 输入待分解图像，对待分解图像进行图像颜色空间转换，从RGB颜色空间转到CIELab颜色空间； 把CIELab颜色空间图像的L通道作为输入，输入到Unrolling滤波分解模块，得到相应的结构信息，表达式如下： ustruct＝UnrollingFilterIL 其中，UnrollingFilter表示Unrolling滤波分解模块，IL表示输入的L通道图像，uStruct表示经过分解得到的结构信息； 将所述CIELab颜色空间图像的L通道减去所述经过分解得到的结构信息，得到光照细节信息，表达式如下： uilluminati on＝IL-ustruct 其中，IL表示所述输入L通道图像，uillumination表示经过分解得到的光照细节信息； 对所述低光增强图像和参考图像，利用神经网络进行特征提取，分别得到低光增强图像和参考图像的整体特征；采用CNN神经网络对低光增强图像的光照细节信息进行特征提取，过程如下： 将低光增强图像的光照细节信息作为输入，输入到VGGNetCNN神经网络，计算出低光增强图像和参考图像的光照细节信息对应的深度特征； 在VGGNetCNN神经网络中取其中n层隐藏卷积层的输出分别作为低光增强图像的光照细节信息对应的深度特征； 通过VGGNetCNN神经网络分别得到低光增强图像的光照细节信息深度特征各n个； 比较所述低光增强图像和参考图像的光照细节深度特征、结构深度特征和整体特征的相似度； 根据低光增强图像和参考图像的光照细节深度特征、结构深度特征和整体特征的相似度，通过训练学习获得最终的质量评分。

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