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龙图腾网获悉北京集创北方科技股份有限公司申请的专利阴影区域的对比度增强方法、模型训练方法、装置及介质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：CN120374479B 。

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：202510837808.3，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权阴影区域的对比度增强方法、模型训练方法、装置及介质是由仝方遒;王磊;田志民;翟天辰;杨惠设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本阴影区域的对比度增强方法、模型训练方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种阴影区域的对比度增强方法、模型训练方法、装置及介质。该对比度增强方法包括：将第一图像输入预训练的对比度增强模型中，第一图像中包括第一阴影区域；由对比度增强模型输出第二图像，第二图像包括第一阴影区域对应的第二阴影区域，第二阴影区域的对比度高于第一阴影区域的对比度，其中，对比度增强模型生成第一阴影区域的分割掩码，基于分割掩码对第一阴影区域进行局部对比度增强，同时保留非阴影区域的原始对比度信息，本公开针对性增强图像中阴影区域的对比度，从而提高了图像显示效果和细节表现。

本发明授权阴影区域的对比度增强方法、模型训练方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种阴影区域的对比度增强方法，包括： 将第一图像输入预训练的对比度增强模型中，所述第一图像中包括第一阴影区域； 由所述对比度增强模型输出第二图像，所述第二图像包括所述第一阴影区域对应的第二阴影区域，所述第二阴影区域的对比度高于所述第一阴影区域的对比度，所述第二图像保留非阴影区域的原始对比度信息，其中，所述对比度增强模型包括分割掩码生成模型、图像分割模型和图像增强模型，由所述分割掩码生成模型对所述第一图像执行二值化操作，生成所述第一阴影区域的分割掩码；由所述分割掩码生成模型对所述第一阴影区域的分割掩码执行扩张卷积操作，得到所述第一阴影区域的扩张分割掩码；由所述图像分割模型基于所述第一阴影区域的分割掩码对所述第一图像进行分割，得到所述第一阴影区域的第一分割图；由所述图像分割模型基于所述第一阴影区域的扩张分割掩码对所述第一图像进行分割，得到所述第一阴影区域的第二分割图；由所述图像增强模型分别对所述第一分割图、所述第二分割图和所述第一图像执行图像增强操作，对图像增强操作后的所述第一分割图、所述第二分割图和所述第一图像进行图像拼接，得到所述第二图像。

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