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龙图腾网获悉山东大学申请的专利面向低光照人脸超分辨率的自适应学习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：CN120689204B 。

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：202510692127.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权面向低光照人脸超分辨率的自适应学习方法及系统是由丛润民;庞开升;李锋;方豪;许芝光;马松设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向低光照人脸超分辨率的自适应学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种面向低光照人脸超分辨率的自适应学习方法及系统，提取图像的光照特征，基于光照特征得到光照先验；利用光照先验对稳定扩散模型的潜在特征进行操作，获得第一自适应特征；对低光照低分辨率图像进行傅里叶变换，生成光照增强图像并进行特征提取，利用光照增强图像特征和第一自适应特征，获得第二自适应特征，并利用其校正光照特征，获得校正后的光照特征，将校正后的光照特征和光照增强图像特征进行拼接，对拼接后的特征进行操作，生成具有正常光照的高清图像。本发明融合扩散模型优势，设计统一架构实现低光照低空间分辨率人脸图像的超分辨率重建与光照增强，同步解决光照增强与分辨率提升的双重挑战。

本发明授权面向低光照人脸超分辨率的自适应学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向低光照人脸超分辨率的自适应学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取低光照低分辨率图像的光照特征和图像特征，将图像特征作为引导信息，基于光照特征生成光照系数，并基于光照系数得到光照先验； 将稳定扩散模型中的潜在特征，输入UNet编码器中进行下采样，得到中间层特征，利用光照先验对中间层特征进行逐像素曲线调整，获得第一自适应特征； 对低光照低分辨率图像进行傅里叶变换，生成光照增强图像，提取光照增强图像的特征，利用光照增强图像特征调制第一自适应特征，获得第二自适应特征； 利用第二自适应特征校正光照特征，获得校正后的光照特征，将校正后的光照特征和光照增强图像特征进行拼接操作，将拼接后的特征输入控制网络，将控制网络生成的特征输入稳定扩散中的Unet解码器进行上采样，对上采样后的潜在表示进行解码操作，生成具有正常光照与逼真纹理的高清人脸图像； 提取低光照低分辨率图像的图像特征，具体为：采用双三次插值方法对低光照低分辨率图像进行插值放大，提取插值放大后的图像的特征，作为低光照低分辨率图像的图像特征； 所述基于光照特征生成光照系数，具体为：基于光照特征，利用双边网格算法，构建光照系数网格，将低光照低分辨率图像的图像特征作为引导信息，将光照系数网格投影至三维网格空间，随后采用高斯模糊对三维网格进行平滑处理，最终通过三维切片操作获得光照系数。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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