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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于HSV色彩空间和Retinex理论的无正常光照参考的低照度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：CN112465727B 。

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：202011439065.8，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于HSV色彩空间和Retinex理论的无正常光照参考的低照度图像增强方法是由姜竹青;李昊天;李凯;门爱东;王海婴设计研发完成，并于2020-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HSV色彩空间和Retinex理论的无正常光照参考的低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种基于HSV色彩空间和Retinex理论的无正常曝光图像参考的低照度图像增强方法，属于计算机视觉图像技术领域。针对于无正常曝光图像参考的低照度增强任务，本发明将其分解为颜色保留任务和亮度增强任务。对于颜色保留任务，本发明通过HSV色彩空间分离出颜色信息，并保留到增强后的图像上。对于亮度增强任务，本发明通过对分离出的亮度信息进行扰动，得到同一场景的不同光照水平的图像对，通过Retinex理论中的反射一致性约束得到反射分量，并将反射分量作为亮度增强的结果。实验表明，本发明可以有效地增强低照度图像，并在各个数据集和不同光照程度的低照度图像上有很强的泛化能力。

本发明授权基于HSV色彩空间和Retinex理论的无正常光照参考的低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.基于HSV色彩空间和Retinex理论的无正常光照参考的低照度图像增强方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：在图像输入阶段，将低照度图像从像素值范围[0,255]归一化到[0,1]； 步骤2：将步骤1得到的图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，并将三通道分离，得到色相分量H、饱和度分量S、明度分量V； 步骤3：计算步骤2得到的明度分量V的平均值，对于平均值≤0.5的图像生成一个指数为[0,1]区间的幂函数，对于平均值＞0.5的图像生成一个指数为[1,5]区间的幂函数；将步骤2得到的明度分量V通过生成的幂函数进行调整，得到扰动后的明度分量Vd； 步骤4：基于Retinex理论，明度V由照明分量I和反射分量R组成，公式为V＝I·R，对于同一场景的不同明度的图像，其反射分量应保持一致，利用卷积神经网络建立明度分量V和照明分量的倒数形式L的函数关系，公式为L＝fV，并通过公式R＝V·L，计算得到明度分量的反射分量R和扰动后的明度分量的反射分量Rd，通过计算反射一致性损失、反射分量亮度损失、反射分量结构一致性损失、照明分量平滑损失和总损失，通过降低总损失优化网络； 步骤5：将步骤2得到的色相分量H、饱和度分量S与步骤4得到的明度分量的反射分量R重组得到HSV色彩空间中的三通道图像； 步骤6：将步骤5得到的HSV色彩空间中的三通道图像转换到RGB色彩空间，并调整其像素值范围从[0,1]到[0,255]，得到增强后的低照度图像。

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