哈尔滨工程大学张磊获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和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：CN119762369B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411828075.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统是由张磊;张健;王文博;庄佳园;郑宇鑫;许向荣;李微风;赵一欣;鲁阳;姜享利;王伟;李哲设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统，涉及图像曝光修正领域。解决了现有曝光校正和对比度增强方法通常只能校正曝光不足的误差，无法提升图像质量的问题。方法包括：采集图像数据；通过改进拉普拉斯金字塔构建图像曝光校正架构，所述图像曝光校正架构包括：四个子网，第一个子网为一个四层编码器‑解码器网络，第二个子网和第三个子网均为一个三层编码器‑解码器网络；第四个子网为一个三层编码器‑解码器网络；通过图像曝光校正架构对图像数据进行色彩校正和细节增强。本发明应用于水面无人艇目标识别领域。
本发明授权一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：采集图像数据； 通过改进拉普拉斯金字塔构建图像曝光校正架构，所述图像曝光校正架构包括：四个子网，第一个子网为一个四层编码器-解码器网络，第二个子网和第三个子网均为一个三层编码器-解码器网络；第四个子网为一个三层编码器-解码器网络； 通过图像曝光校正架构对图像数据进行色彩校正和细节增强； 所述第一个子网处理用于处理低频层X4，低频层X4通过2×2×3的转置卷积进行上采样，步幅为2，生成的图像与拉普拉斯金字塔的第一中频段输出的中频层X3相加，送入第二子网； 所述第二个子网用于处理来自第一个子网的上采样输入，生成残差层，并通过2×2×3的转置卷积进行上采样，步幅为2；生成的图像与拉普拉斯金字塔的第二中频段输出的中频层X2相加，传递给第三个子网。
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