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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于光照特征解耦的应急监控图像语义编码方法、系统、设备及介质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：CN121239797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511756765.2，技术领域涉及：H04N1/64；该发明授权基于光照特征解耦的应急监控图像语义编码方法、系统、设备及介质是由秦志金;董方莹;曹昊;陶晓明;宋奇蔚;刘帅设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光照特征解耦的应急监控图像语义编码方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于光照特征解耦的应急监控图像语义编码方法、系统、设备及介质，涉及通信与图像处理技术领域，本申请通过在发送端将目标图像与参考图像分解为光照特征和内容特征，并在编码器中对分解后的特征进行联合压缩生成压缩比特流，接收端对压缩比特流进行解码并利用光照合成网络完成目标图像重建，实现了在带宽受限的应急监控场景下的高效语义压缩与高保真图像重建，且能够在极低码率条件下保持图像结构信息与细节特征的一致性，具备对复杂光照变化的自适应处理能力，有效避免了因环境光照不稳定造成的图像质量下降问题，从而显著提高了应急监控图像在低带宽传输条件下的重建精度与传输效率。

本发明授权基于光照特征解耦的应急监控图像语义编码方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于光照特征解耦的应急监控图像语义编码方法，其特征在于，所述方法包括： 发送端通过光照分解-合成模块中的光照分解网络，在特征域上对目标图像和参考图像分别进行分解，得到所述目标图像和所述参考图像各自的光照特征，以及，所述目标图像和所述参考图像各自的内容特征； 其中，所述发送端通过光照分解-合成模块中的光照分解网络，在特征域上对目标图像和参考图像分别进行分解，得到所述目标图像和所述参考图像各自的光照特征，以及，所述目标图像和所述参考图像各自的内容特征，包括： 所述发送端通过光照分解网络中的像素重排模块对第一图像进行像素重排操作，得到像素重排结果，所述第一图像为所述目标图像或所述参考图像； 所述发送端通过光照分解网络中依次串联的第一卷积模块、按顺序堆叠N次的深度卷积模块、第二卷积模块，利用所述像素重排结果，得到第一中间结果，所述深度卷积模块包括：第一分支和第二分支，所述第一分支上部署有逐通道卷积单元和逐点卷积单元，所述第二分支上部署有逐点卷积单元； 所述发送端通过光照分解网络中的切分模块，从通道维度对所述第一中间结果进行均匀切分，得到第一部分中间结果和第二部分中间结果，将所述第一部分中间结果作为所述第一图像的内容特征； 所述发送端通过光照分解网络中的最大池化模块，对所述第二部分中间结果进行最大池化处理，得到所述第一图像的光照特征； 所述发送端通过光照特征压缩模块中的编码器，利用所述目标图像和所述参考图像各自的光照特征，以及，所述目标图像和所述参考图像各自的内容特征，得到压缩比特流并将所述压缩比特流发送给接收端，所述编码器包括：潜在变量编码器、超先验编码器以及熵编码模型； 所述接收端利用接收到的压缩比特流，通过所述光照特征压缩模块中的解码器，针对所述目标图像，恢复出光照特征和内容特征，所述解码器包括：潜在变量解码器、超先验解码器以及熵解码模型； 所述接收端通过光照分解-合成模块中的光照合成网络，利用针对所述目标图像恢复出的光照特征和内容特征，进行图像重建，得到所述目标图像的重建目标图像； 其中，所述接收端通过光照分解-合成模块中的光照合成网络，利用针对所述目标图像恢复出的光照特征和内容特征，进行图像重建，得到所述目标图像的重建目标图像，包括： 所述接收端通过所述光照合成网络中的逐元素乘积模块，针对所述目标图像恢复出的光照特征和内容特征进行逐元素乘积操作，得到逐元素乘积结果； 所述接收端通过所述光照合成网络中依次串联的第三卷积模块、按顺序堆叠N次的深度卷积模块、第四卷积模块，得到第二中间结果，所述深度卷积模块包括：第一分支和第二分支，所述第一分支上部署有逐通道卷积单元和逐点卷积单元，所述第二分支上部署有逐点卷积单元，N为大于或等于3的整数； 所述接收端通过所述光照合成网络中的像素逆重排模块对所述第二中间结果进行像素逆重排操作，得到所述目标图像的重建目标图像，所述像素逆重排操作为所述像素重排操作的逆操作。

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