买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于全局频率域滤波的快速低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：CN116777776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310709083.0，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种基于全局频率域滤波的快速低光图像增强方法是由陈姝姮;刘满禄;谢渝;胡莉;汪美;凌浩宇设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局频率域滤波的快速低光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局频率域滤波的快速低光图像增强方法，其包括以下步骤：S1、构建已知标签的图像训练集和低光图像增强网络模型；S2、使用图像训练集对低光图像增强网络模型进行训练，得到训练后的低光图像增强网络模型；S3、采用训练后的低光图像增强网络模型对低光图像进行增强。本发明提供了一种高效、轻量级的低光图像增强网络模型，可以兼顾对低光图像的增强速度和增强效果。

本发明授权一种基于全局频率域滤波的快速低光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局频率域滤波的快速低光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建已知标签的图像训练集和低光图像增强网络模型； S2、使用图像训练集对低光图像增强网络模型进行训练，得到训练后的低光图像增强网络模型； S3、采用训练后的低光图像增强网络模型对低光图像进行增强； 步骤S2的具体方法为： S2-1、将图像训练集中的低光图像输入低光图像增强网络模型，得到低光图像增强网络模型的输出图像； S2-2、根据公式： 获取训练过程中的亮度损失；其中N为当前训练过程中输入低光图像增强网络模型的低光图像总数，i表示训练过程中输入低光图像增强网络模型的第i个低光图像；表示第j个通道的权重，对应RGB色彩空间下红绿蓝三个颜色通道；表示第j个通道针对第i个低光图像的输出图像；表示输入的第i个低光图像对应的正常照度标签图像； S2-3、根据公式： 获取训练过程中的结构相似性损失；其中表示结构相似性计算函数； S2-4、根据公式： 通过VGG网络获取训练过程中的结构感知损失；C表示VGG网络中特征图像中的比例，H和W表示VGG网络中特征图像中的维度；表示由VGG网络中第个卷积层获得的低光图像增强网络模型输出增强图像对应的第k个通道的特征图；表示由VGG网络中第个卷积层获得的正常照度标签图像对应的第k个通道的特征图； S2-5、根据公式： 获取训练过程中的平滑损失；其中表示低光图像增强网络模型输出的增强图像中第行第-1列的像素值；表示低光图像增强网络模型输出的增强图像中第+1行第列的像素值；表示低光图像增强网络模型输出的增强图像中第行第列的像素值； S2-6、根据公式： 构建最终损失函数，获取损失值L；其中和均为权重参数； S2-7、基于损失值L进行反向传播，更新低光图像增强网络模型参数； S2-8、判断当前低光图像增强网络模型的增强准确率是否达到设定阈值，若是则将当前低光图像增强网络模型作为训练后的低光图像增强网络模型；否则返回步骤S2-1。

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西南科技大学，其通讯地址为：621010 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。