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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及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：CN116645296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310732969.7，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及系统是由蒋朝辉;黄建才;潘冬;许川;桂卫华;余浩洋设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及系统，通过基于鲁棒的Retinex模型和深度学习建立图像分解网络，根据图像分解网络，将输入图像分解成光照图、反射图和噪声图，构建自适应亮度映射函数，获得与光照图对应的最佳亮度映射曲线，利用与光照图对应的最佳亮度映射曲线，获得增强后的光照图以及将增强后的光照图与反射图逐像素相乘获得增强图像，解决了现有非均匀低光照图像增强效果差的技术问题，由于无需成对高质量图像以及可以根据不同的光照环境自适应调整图像亮度，本发明能够根据非均匀低光照图像获取自然、对比度及亮度提升的图像，并且泛化性强，能够适应不同的场景。

本发明授权一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 基于鲁棒的Retinex模型和深度学习建立图像分解网络； 根据所述图像分解网络，将输入图像分解成光照图、反射图和噪声图； 构建自适应亮度映射函数，获得与光照图对应的最佳亮度映射曲线，其中所述自适应亮度映射函数的具体公式为： 其中，g·表示亮度映射曲线，I表示光照图，tanhI表示双曲正切函数，取值范围为[-1,1]，ω控制低光增强的权重，k1和k2分别用于调节低光增强和高光压制的幅度，且构建自适应亮度映射函数，获得与光照图对应的最佳亮度映射曲线包括： 根据自适应亮度映射函数，建立光照增强网络，所述光照增强网络包括七个卷积层和一个全连接层，卷积层之间通过ReLU激活函数及最大池化层连接，全连接层输出为最佳的参数ω,k1,k2； 训练所述光照增强网络，并根据训练好的光照增强网络调整自适应亮度映射函数的参数，从而获得与光照图对应的最佳亮度映射曲线； 利用与光照图对应的最佳亮度映射曲线，获得增强后的光照图； 将增强后的光照图与反射图逐像素相乘获得增强图像。

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