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龙图腾网获悉潍坊学院;山东交通学院;山东奥琅智能科技有限公司;山东开泰抛丸机械股份有限公司申请的专利一种低照度图像动态增强方法、装置、介质及程序产品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：CN121073804B 。

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：202511620494.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种低照度图像动态增强方法、装置、介质及程序产品是由王文成;兰晓伟;何为凯;刘承浩;郑国栋;张肖设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低照度图像动态增强方法、装置、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明属于图像数据处理技术领域，具体公开了一种低照度图像动态增强方法、装置、介质及程序产品，该方法包括：获取待处理的低照度图像，转换为YCbCr色彩空间，提取其亮度通道；将亮度通道输入自适应增强强度参数预测模块，自适应增强强度参数预测模块通过残差块与通道注意力机制学习亮度通道的光照特征，输出自适应增强强度η值；将原始RGB图像、亮度通道和η值输入低照度图像增强网络，通过多尺度特征融合实现精细化增强，输出增强后图像。本发明方融合了自适应增强强度参数预测模块与低照度图像增强网络，形成新的低照度图像增强网络，实现了自适应增强强度η值的自动回归估计与去交互式图像增强，有效提升了图像亮度恢复的智能性和鲁棒性。

本发明授权一种低照度图像动态增强方法、装置、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种低照度图像动态增强方法，其特征在于，包括： 步骤S100、获取待处理的低照度图像，将获取到的RGB图像转换为YCbCr色彩空间，提取其亮度通道； 步骤S200、将提取到的亮度通道输入自适应增强强度参数预测模块，自适应增强强度参数预测模块通过残差块与通道注意力机制学习亮度通道的光照特征，输出自适应增强强度η值； 所述自适应增强强度参数预测模块包括特征提取模块、多尺度特征融合模块和η值预测模块； 特征提取模块基于残差块和通道注意力机制从亮度图中提取层次化特征； 多尺度特征融合模块通过不同卷积核尺寸捕获多粒度特征信息，并将不同尺度的特征进行融合； η值预测模块将融合后的特征映射为η值，所述η值用于指导后续低照度图像增强网络的增强强度； 所述特征提取模块包括残差块特征变换单元、通道注意力单元、残差块与通道注意力融合单元； 残差块特征变换单元对输入特征图进行至少两次特征变换操作，通过非线性激活提取高层特征，获得变换后的特征图； 通道注意力单元对变换后的特征图进行通道权重学习，实现特征通道的自适应筛选； 残差块与通道注意力融合单元通过引入残差连接，将输入特征与经过通道注意力机制加权处理后的特征进行融合，通过激活函数输出融合特征，在强化关键特征通道表达的同时保留输入特征的原始信息； 步骤S300、将原始RGB图像、亮度通道和η值输入低照度图像增强网络，低照度图像增强网络通过多尺度特征融合实现精细化增强，输出增强后图像； 所述低照度图像增强网络通过以下步骤实现图像增强： 步骤S310、基于原始RGB图像、其亮度通道信息以及自适应增强强度参数η值，提取图像的亮度特征和色彩特征； 步骤S320、利用η值对亮度特征和色彩特征的增强强度进行自适应调控； 步骤S330、将调控后的亮度特征和色彩特征进行融合，引入残差连接将融合特征与原始RGB特征结合，以输出增强后的图像特征； 步骤S340、将增强后的图像特征映射至标准像素值范围，得到最终增强图像； 所述步骤S320包括： 特征缩放调制操作，通过η值调整亮度特征的激活强度，当η值增大时增强光照特征的表达； 权重调制操作，通过η值调整RGB特征提取过程的权重参数，当η值减小时降低色彩特征的提取强度。

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