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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种融合语言特征的图像色彩迁移网络弱光图像增强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：CN120782689B 。

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：202511283492.4，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种融合语言特征的图像色彩迁移网络弱光图像增强方法是由张淼;曾添一;王天一;钟婧;伍翊旸;曾宁怡;殷俊;李沛霖;徐尧;钟骐亘;曾鹏宇;吕帅设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合语言特征的图像色彩迁移网络弱光图像增强方法在说明书摘要公布了：一种融合语言特征的图像色彩迁移网络弱光图像增强方法，包括步骤：S1、基于整流理论，将低光内容图像和参考风格图像建模为RGB空间三维概率分布，通过常微分方程、线性插值实现颜色分布平滑迁移；S2、基于Retinex理论分解低光图像，双分支编码器分别提取亮度细节和颜色信息，生成超分辨率图像；S3、解析用户文本指令，分解出区域描述符和强度系数，生成增强掩膜，实现局部区域优化；S4、分阶段预训练相关模块，通过复合损失函数端到端微调，使输出图像颜色分布、结构细节与风格参考一致。与传统方法相比，本发明的方法能实现个性化增强，提升弱光图像质量与风格迁移效果，具有输入灵活、高保真无伪影、细节保留与噪声抑制能力强等显著优势。

本发明授权一种融合语言特征的图像色彩迁移网络弱光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种融合语言特征的图像色彩迁移网络弱光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、色彩分布建模与传输：基于整流理论将输入的低光内容图像和参考风格图像建模为RGB空间的三维概率分布，通过常微分方程描述分布间的传输过程，利用线性插值构造中间状态并拟合传输映射函数，实现颜色分布从内容图像到风格图像的平滑迁移； S2、超分辨率颜色特征提取：基于Retinex理论将低光图像分解为照度分量和反射率分量，采用双分支编码器分别提取亮度细节和颜色信息；其中反射率分支集成U-Net结构和双边滤波器进行噪声抑制与边缘保持，照度分支采用残差卷积网络增强结构细节，并通过跨分支特征融合生成超分辨率图像； S3、文本驱动的区域增强：解析用户文本指令，通过语言模型分解出区域描述符和强度系数；结合反射率分量和区域描述符生成空间精确的增强掩膜，基于掩膜和强度系数控制整流传输过程，实现局部区域的迭代优化与自适应混合； S4、模块化联合训练：分阶段预训练Retinex分解模块、超分辨率模块及整流编码器，通过复合损失函数进行端到端微调，以使得输出图像的颜色分布、结构细节与风格参考一致。

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