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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种适用于低照度环境下的视觉SLAM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：CN118469840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410424252.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种适用于低照度环境下的视觉SLAM方法是由刘延杰;吴恒;张维武设计研发完成，并于2024-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于低照度环境下的视觉SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种适用于低照度环境下的视觉SLAM方法，包括：步骤1：基于相机采集RGB图像；步骤2：将采集到的RGB图像输入增强因子估计模型中获取RGB图像中每个像素对应的增强因子；步骤3：将RGB图像的像素值和对应的增强因子传递给可变形幂函数中；步骤4：通过可变形幂函数计算获取增强后的RGB图像；步骤5：将增强后的RGB图像输入位姿估计模型中获取位姿估计结果。本发明可以快速有效的对低照度图像进行增强，通过将低照度增强模型和相机位姿估计算法相结合，本发明可以有效提高黑暗环境下特征点正确提取和匹配的数目，从而提高相机位姿估计的鲁棒性和精度。

本发明授权一种适用于低照度环境下的视觉SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于低照度环境下的视觉SLAM方法，其特征在于，所述一种适用于低照度环境下的视觉SLAM方法的步骤包括： 步骤1：基于相机采集RGB图像； 步骤2：将采集到的RGB图像输入增强因子估计模型中获取RGB图像中每个像素对应的增强因子； 步骤2中增强因子估计模型包括8个卷积层和2个上采样层； 卷积层包括CONV1层、CONV2层、CONV3层、CONV4层、CONV5层、CONV6层、CONV7层、CONV8层，上采样层包括Upsample1层、Upsample2层，卷积层的激活函数均为ReLU函数，卷积核大小均为3； 步骤3：将RGB图像的像素值和对应的增强因子传递给可变形幂函数中； 步骤4：通过可变形幂函数计算获取增强后的RGB图像； 获取增强后的RGB图像的步骤包括： 基于可变形幂函数Fx,y对RGB图像中所有像素进行增强； 可变形幂函数Fx,y的表达式为： 公式（1）中，x为RGB图像中的像素值，y为相应像素在对应通道的增强因子； 步骤5：将所述增强后的RGB图像输入位姿估计模型中获取位姿估计结果； 步骤5中获取位姿估计结果的步骤包括： 对输入的增强后的RGB图像进行特征点提取，根据提取的特征点进行位姿估计，获取位姿估计结果。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；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”。

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