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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利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：CN120746917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510730142.1，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权低光图像增强方法是由吴颖丹;程喆晟;明洋;闫咏熙;刘花璐设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本低光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像智能处理领域，涉及一种低光图像增强方法，该方法包括以下步骤：1获取低光图像；2基于低光图像生成融合全局光照分布与局部细节的特征图U；3对步骤2得到的融合全局光照分布与局部细节的特征图U进行亮度增强，得到亮度增强特征图Θ；4对步骤3得到的亮度增强特征图Θ进行对比度自适应迭代优化，得到增强后的RGB图像。本发明提供了一种可在提升图像质量的同时显著降低计算复杂度、并为复杂低光场景的实时处理提供高效解决方案的低光图像增强方法。

本发明授权低光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种低光图像增强方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 1获取低光图像； 2基于低光图像生成融合全局光照分布与局部细节的特征图U； 3对步骤2得到的融合全局光照分布与局部细节的特征图U进行亮度增强，得到亮度增强特征图Θ； 4对步骤3得到的亮度增强特征图Θ进行对比度自适应迭代优化，得到增强后的RGB图像； 所述步骤4的具体实现方式是： 4.1基于步骤3得到的亮度增强特征图Θ获取动态参数；所述动态参数包括对比度增强因子a以及亮度参数b； 4.2基于步骤4.1得到的动态参数对当前特征图X0进行第一次迭代，输出第一次迭代后的当前特征图X1，其中，X0=Θ；采用置信度的方式对第一次迭代后的当前特征图X1进行评分，得到第一次置信度评分confidence1； 4.3基于步骤4.1得到的动态参数对第一次迭代后的当前特征图X1进行第二次迭代，输出第二次迭代后的当前特征图X2，采用置信度的方式对第二次迭代后的当前特征图X2进行评分，得到第二次置信度评分confidence2； 4.4以步骤4.3的方式依次进行第k-1次迭代，输出第k-1次迭代后的当前特征图Xk-1，采用置信度的方式对第k-1次迭代后的当前特征图Xk-1进行评分，得到第k-1次置信度评分confidencek-1； 4.5基于步骤4.1得到的动态参数对第k-1次迭代后的当前特征图Xk-1进行第k次迭代，输出第k次迭代后的当前特征图Xk，采用置信度的方式对第k次迭代后的当前特征图Xk进行评分，得到第k次置信度评分confidencek； 4.6将第k-1次置信度评分confidencek-1与第k次置信度评分confidencek进行比较，若连续三次迭代的置信度评分差值的绝对值均小于均预设阈值，则认为增强结果趋于稳定，终止迭代，得到增强后的RGB图像。

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