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龙图腾网获悉福建省特种设备检验研究院申请的专利基于Transformer的锅筒内壁短曝光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：CN118628421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410888396.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于Transformer的锅筒内壁短曝光图像增强方法是由陈照春;黄栋;林景彩;林娟;许文倩;吴劼;陈晗彬;郑立妍;江超;梁志辉设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的锅筒内壁短曝光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像增强技术领域，特别是基于Transformer的锅筒内壁短曝光图像增强方法，所述方法如下：步骤1、构建管筒内壁短曝光图像数据集；步骤2、构建基于Transformer的短曝光图像增强网络，网络包含预处理部分、特征提取部分、Transformer编码‑解码结构部分、上采样重建输出部分；本发明能够提高锅筒内壁光照不足场景下捕获数据的视觉感知质量，获取更多信息，有效提高图像亮度、恢复图像细节、去除图像噪声。

本发明授权基于Transformer的锅筒内壁短曝光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer的锅筒内壁短曝光图像增强方法，其特征在于，所述方法如下： 步骤1、构建锅筒内壁短曝光图像数据集； 步骤2、构建基于Transformer的短曝光图像增强网络，网络包含预处理部分、特征提取部分、Transformer编码-解码结构部分、上采样重建输出部分；采用如下公式表达： ； ； 式中，为预处理部分处理后的图像，为可学习的放大系数，为输入图像数据，代表提取原始raw图像的四通道数据，并做归一化处理，为可学习参数，用于去除图像中一些噪声，提高对比度，表示特征提取部分，表示固定位置参数，表示Transformer编码解码结构部分及最后图像的上采样重建输出部分，表示最后得到增强的图像； 步骤3、构建网络损失函数，基于该损失函数对步骤2中的增强网络中的可学习参数进行约束，以利于增强网络最终能够输出正常光照的图像； 步骤4、将步骤1中的数据集输入到步骤2中的增强网络进行训练，数据集中的短曝光图像作为网络输入，长曝光图像作为参考图像，从而对增强网络进行训练，得到训练的最佳模型； 步骤5、将最佳模型导入增强网络，输入短曝光图像，利用该最佳模型对短曝光图像进行增强输出； 所述步骤2中，所述网络预处理部分进一步具体为： 步骤211、将原始的raw格式图像，即短曝光图像，提取其gbrg四个通道的数据，并做归一化处理，归一化公式为： ； 为65535，即图像位深为16位，代表短曝光图像中的最大值，为短曝光图像中的最小值，为短曝光图像gbrg四个通道的像素值，归一化后图像尺寸变为，记为；其中h、w分别为归一化后图像的高、宽； 步骤212、在网络中定义两个可学习的参数和B，形状大小均为； 步骤213、对gbrg四个通道的图像数据执行运算，得到预处理后的图像，大小为，记为。

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福建省特种设备检验研究院，其通讯地址为：350008 福建省福州市仓山区卢滨路370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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