浣江实验室吕航天获国家专利权
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龙图腾网获悉浣江实验室申请的专利一种基于边缘提取与特征融合的低光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：CN120807330B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511255620.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于边缘提取与特征融合的低光图像增强方法及系统是由吕航天;何泽威;陆哲明;郑阳明;罗浩;崔家林设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于边缘提取与特征融合的低光图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的是一种基于边缘提取与特征融合的低光图像增强方法及系统，旨在改善低光照条件下图像质量，该方法包含差分卷积边缘提取、特征融合及图像增强，差分卷积核有效提取图像边缘信息，特征融合模块结合全局与局部特征，图像增强模块利用深度学习网络提升图像亮度并抑制噪声，本发明适用于高性能计算环境及资源受限的嵌入式设备，实验验证在多个数据集上表现优异，显著提升图像清晰度和细节，适用于安防监控、自动驾驶等领域，具有广泛应用前景。
本发明授权一种基于边缘提取与特征融合的低光图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘提取与特征融合的低光图像增强方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤1通过多方向差分卷积核提取图像的边缘和梯度信息，生成多维度边缘特征图； 步骤2将边缘特征图与原始低光图像特征进行多层次融合，结合全局语义与局部细节，从而为图像增强提供更为丰富的特征表示； 步骤3通过深度学习网络对图像进行非线性映射，输出增强后的图像； 步骤4通过模型量化与硬件加速实现在嵌入式设备的实时处理； 步骤3中是利用轻量化Transformer网络对融合特征进行非线性映射； 步骤1具体包括： 采用环形、放射状和十字交叉三种差分卷积核，其中环形差分卷积的计算公式为： ； 上式中，W和X分别表示卷积核的可学习参数以及被卷积的特征图，y表示差分卷积的输出；下标表示在3×3区域中的行与列，其中，x11表示3×3区域中的第一行第一列；对提取的梯度信息进行多尺度增强处理包括紧凑型空洞卷积模块、紧凑型空间注意力模块，所述紧凑型空洞卷积模块使用空洞率1、2、3的卷积核，所述紧凑型空间注意力模块通过Sigmoid激活函数生成动态权重掩膜。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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