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龙图腾网获悉复旦大学;中国电子科技南湖研究院申请的专利基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块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：CN117011164B 。

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：202310749198.2，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块是由范益波;许珐;荆明娥;龚勇;赵国强;黄晓倩设计研发完成，并于2023-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块。本发明亮度调节模块数学表示为一个线性映射函数：y＝w*x+b，输入x为按色彩通道分离后的RAW图数据Irggb和亮度调节系数α的乘积，即x＝Irggb*α，输出y为期望曝光条件下的RAW图；w和b为亮度调节模块可学习系数；亮度调节模块训练时，使用与神经网络图像信号处理器使用相同的数据集；通过反向传播优化算法更新映射系数w和b。本发明在不改变神经网络图像信号处理器结构的条件下，赋予使用相机曝光系数控制输出图像亮度水平的能力，能够自适应地控制输出图像亮度。

本发明授权基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的ISP即插即用亮度调节模块，其特征在于，是一个如下形式的线性映射函数： y＝w*x+b，1 其输入x为按色彩通道分离后的RAW图数据Irggb和亮度调节系数α的乘积，即x＝Irggb*α，输出y为期望曝光条件下的RAW图；w和b为亮度调节模块可学习系数；亮度调节模块训练时，使用与神经网络图像信号处理器使用相同的数据集； 在训练阶段，按色彩通道分离后的RAW图和亮度调节系数α作为输入x，经过线性映射函数y＝w*x+b，输出期望曝光条件下的RAW图y，将y与真实标签RGB图像配对的真实标签RAW图像计算L2损失损失函数，通过反向传播优化算法更新映射系数w和b； 训练的流程为： 1根据RAW图被拍摄时的曝光系数：光圈大小asi、曝光时间ati和ISOagi，以及期望输出图像的曝光系数aso、ato、ago，按照线性比例关系计算出亮度调节系数α： 将标准bayer格式RAW按颜色通道分离为RGGB图像数据Irggb； 2将亮度调节系数α和RGGB图像数据Irggb作为亮度调节模块的输入，线性映射输出期望曝光条件下RGGB图像Iorggb： IOrggb＝w*a*Irggb+b，3 亮度调节模块的训练是基于当前数据集拟合线性映射函数的系数w和b，采用深度学习技术，计算Iorggb和真实标签的输出图像GTRAW图计算L2损失，使用反向传播优化算法更新w和b； 3微调现有神经网络图像信号处理器，以亮度调节模块输出RGGB图像Iorggb作为神经网络图像信号处理器的输入，输出期望曝光条件下的RGB图像，并与真实标签的GTRGB图计算损失，通过反向传播优化算法更新神经网络模型参数，实现与亮度调节模块的结合； 4完成流程2流程3后，再经由流程1预处理得到输入亮度调节系数α和RGGB图像Irggb，经由训练完成的亮度调节模块和神经网络图像信号处理器可以输出期望曝光条件下的RGB图像。

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