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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利ISP参数预测方法及装置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：CN117058023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310967661.0，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权ISP参数预测方法及装置是由王隽;覃海纳;李兵;胡卫明设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本ISP参数预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种ISP参数预测方法及装置，该方法包括：将待处理RAW图像输入特征提取器中，得到第一特征矩阵；将第一特征矩阵输入自注意力层，得到自注意力层输出的注意力图，将注意力图输入多尺度SwinTransformer模型，得到第二特征矩阵；将第二特征矩阵输入第一分支和第二分支，得到待处理RAW图像中每个像素对应的ISP参数最优值和置信分数；将像素对应的ISP参数最优值和置信分数相乘后计算平均值，得到待处理RAW图像对应的ISP参数最优值。本发明对任意RAW图像均可自动预测最优ISP参数，且预测参数适用于全局图像，提高成像质量和效率。

本发明授权ISP参数预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种ISP参数预测方法，其特征在于，包括： 将RAW图像样本输入初始ISP参数预测模型中，得到所述初始ISP参数预测模型输出的ISP参数预测结果； 确定所述RAW图像样本对应的ISP参数预测结果和专家标注的ISP参数值之间的第一损失； 将所述RAW图像样本对应的ISP参数预测结果和所述RAW图像样本输入ISP中，得到所述ISP处理后的第一图像； 将所述专家标注的ISP参数值和所述RAW图像样本输入ISP中，得到所述ISP处理后的第二图像； 确定所述第一图像和所述第二图像之间的第二损失； 根据所述第一损失和第二损失对所述初始ISP参数预测模型的权重进行更新，得到ISP参数预测模型； 将待处理RAW图像输入ISP参数预测模型中的特征提取器中，得到所述特征提取器输出的第一特征矩阵； 将所述第一特征矩阵输入所述ISP参数预测模型中的自注意力层，得到所述自注意力层输出的注意力图，将所述注意力图输入所述ISP参数预测模型中的多尺度SwinTransformer模型，得到所述多尺度SwinTransformer模型输出的第二特征矩阵； 将所述第二特征矩阵输入所述ISP参数预测模型中的第一分支和第二分支，得到所述第一分支输出的所述待处理RAW图像中每个像素对应的ISP参数最优值，以及所述第二分支输出的所述每个像素对应的置信分数； 将所述每个像素对应的ISP参数最优值和置信分数相乘，得到所述每个像素对应的ISP参数预测结果，将所有像素对应的ISP参数预测结果的平均值作为所述待处理RAW图像对应的ISP参数最优值。

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