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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强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：CN116912114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310805114.2，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法是由唐贵进;范滨灵;崔子冠设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了图像和视频处理技术领域内的一种基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法，包括以下具体步骤：将用于训练的原始图像进行预处理得到预处理图像；将预处理图像输入到一个包含8层特征提取层和2层采样层的参数构建网络，提取预处理图像的特征，得到特征映射参数PM；将预处理图像和特征映射参数PM输入到一个高阶的迭代增强网络进行迭代增强得到临时增强图像；结合临时增强图像、原始图像和无参考损失函数优化特征映射参数PM，得到最优特征映射参数PMB；将预处理图像和最优特征映射参数PMB输入到高阶迭代增强网络得到最后增强图像。本发明增强了低光照图像的质量，可用于图像处理和下游高级视觉任务的图像预处理。

本发明授权基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶曲线迭代的无参考低光照图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1将用于训练的原始图像进行大小缩放、格式转换以及归一化预处理操作得到预处理图像； 步骤2将预处理图像输入到一个包含8层特征提取层和2层采样层的参数构建网络中，提取预处理图像的特征，得到特征映射参数PM； 步骤3将预处理图像和特征映射参数PM输入到一个高阶的迭代增强网络进行迭代增强得到临时增强图像； 步骤4结合临时增强图像、原始图像和无参考损失函数优化的特征映射参数PM，得到最优特征映射参数PMB； 步骤5将用于测试的原始图像进行大小缩放、格式转换以及归一化预处理操作得到预处理图像； 步骤6将预处理图像和最优特征映射参数PMB输入到高阶迭代增强网络中，以得到最后增强图像； 所述步骤2具体为： 步骤2-1参数构建网络是以卷积神经网络为基础搭建的10层网络，其中第1层至第6层、第8层至第9层为特征提取层，第7层和第10层为上采样层，预处理图像经过参数构建网络提取特征信息，可以得到24通道的特征映射参数PM； 步骤2-2对于特征提取层，第1层、第3层和第5层采用残差跳跃连接，即分别将这3层的输入特征图与输出特征图相加，第4层的输出特征图与第5层的输出特征图利用Concat融合特征之后输入到第6层，第3层的输出特征图与第7层的输出特征图利用Concat融合特征之后输入到第8层，第2层的输出特征图与第8层的输出特征图利用Concat融合特征之后输入到第9层； 步骤2-3对于采样层，第7层和第10层均采用双线性插值法对输入特征图进行上采样，利用第2层输出特征图的大小来规定第7层输出特征图的大小，利用预处理图像的大小来规定第10层输出特征图的大小； 步骤2-4特征提取层结构统一，主要由卷积层和激活函数层组成，其中卷积层主要选用逐点卷积和深度卷积，逐点卷积层的卷积核大小为1×1，深度卷积层的卷积核大小为3×3，第一个逐点卷积层的输入通道数和Pn-1的通道数Cn-1保持一致，第二个逐点卷积层的输出通道数和Pn的通道数Cn保持一致，Pn-1为上一个特征提取层的输出特征图，同时也是当前特征提取层的输入特征图，Pn则为当前特征提取层的输出特征图，同时也是下一个特征提取层的输入特征图，在这两个逐点卷积层之间的所有深度卷积层的输入、输出通道数都保持一致，第1层至第6层、第8层至第9层依次为6、48、48、96、96、96、96、48； 所述步骤3具体为： 步骤3-1迭代增强网络由8个迭代增强层组成，其中每个迭代增强层结构相同，均需完成一次曲线迭代的操作以达到逐步增强图像的效果，迭代公式如下： Ixn＝Ixn-1+PMn×1-Ixn-1,n∈[1,8] 其中Ixn为第n个迭代增强层的增强输出图，Ixn-1为第n-1个迭代增强层的增强输入图，PMn是n个迭代增强层的特征映射参数，+表示逐元素加，×表示逐元素乘，当n取1时，迭代公式右侧的Ixn-1表示输入的预处理图像； 步骤3-2将24×256×256的特征映射参数PM拆分为8个3×256×256的特征映射参数PMn，其中n∈[1,8]，每个特征映射参数PMn都是3通道，对应增强预处理图像的R、G、B三个通道，将拆分之后的8个特征映射参数PMn分别输入到迭代增强网络的8个迭代增强层，作为第n层即当前迭代增强层的迭代映射参数来动态地调整由上一层输出的迭代增强图像Ixn-1，完成第n层的迭代增强之后再输出新的迭代增强图像Ixn给下一个迭代增强层即第n+1层。

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