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龙图腾网获悉合肥君正科技有限公司申请的专利一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的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：CN117291817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210687660.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法是由魏友奇设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法，在一张暗图上提取暗区的亮度范围，根据此范围，在暗图暗区上的RGB三个通道模拟真实场景的彩色条状噪声的分布随机生成噪声。解决模型训练无法适应真实暗光场景的去噪需求，减小收集真实训练数据的成本。所述方法包括：S1.图像预统计；S2.图像明暗分区；S3.统计暗区亮度；S4.生成噪声图模板；S5.生成噪声；S6.图像拼接，完成噪声合成。

本发明授权一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法在权利要求书中公布了：1.一种低光增强训练数据模拟生成暗区彩条噪声的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.图像预统计： 对真实场景下含有彩色条状噪声的进行统计，获取出现彩色条状噪声的区域的平均亮度，所述平均亮度经统计，彩色条状噪声处于图像暗区，其亮度在[1,10]，这里指RGB图像的值，整个图像的值域在[0,255]； S2.图像明暗分区：利用二值化获得一个Mask图； S3.统计暗区亮度： S3.1，对明暗分区Mask取反，获得暗区提取Mask1； S3.2，根据公式brightness＝R*0299+G*0.587+B*0.114，得到图像的亮度特征图； S3.3，将brightness与Mask1相乘，得到图像暗区的亮度特征图用brightnessdark表示； S3.4，计算图像暗区的亮度均值mean，其中分子代表暗区亮度特征图的所有像素之和，分母代表暗区亮度特征图的像素数； S4.生成噪声图模板： 生成大小与原图相同，值为0的图作为暗图的模板； S5.生成噪声： S5.1，在噪声图模板N上随机选取坐标x，y，z，x∈0，width，y∈0，height，z∈0,3； S5.2，根据坐标构建向量width-x，y，z，x，height-y，z； S5.3，根据向量在N上，以mean为值，宽度为1，画出向量； S5.4，重复S5.1-S5.3的步骤，根据经验值画n次，n∈200,500； S5.5，将N与Mask1相乘，即得到只在暗区含有的彩色条状噪声图； S6.图像拼接： 将原始图像和步骤S5.5得到的图像直接进行像素加运算，即可得到两张图像的拼接图像，完成噪声合成。

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