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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于多模态的实时图像增强方法及系统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：CN117893423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410082539.X，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于多模态的实时图像增强方法及系统是由李凯江;李浩;刘向前;张晓芳;郭纯一;吴漫;王博设计研发完成，并于2024-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态的实时图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧交通中数据增强技术领域，特别涉及一种基于多模态的实时图像增强方法及系统，通过获取交通监控中多模态图像数据，所述多模态图像数据包括原始红外图像数据和原始RGB图像数据；对多模态图像数据进行特征提取及预处理，利用跨模态注意力机制对提取的数据特征进行特征融合，利用多层感知机制获取三维查找表权重；利用原始RGB图像并通过三维查找表对特征融合结果进行三线性插值计算，得到颜色增强后的目标图像；对原始RGB图像和原始红外图像进行结构一致性特征对齐，通过一层卷积对对齐特征进行融合，并与目标图像进行跳跃连接细化，获取最终增强图像。本发明能够对多模态实时交通图像进行增强处理，提高交通监控系统性能和效果。

本发明授权基于多模态的实时图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的实时图像增强方法，其特征在于，包含： 获取交通监控中多模态图像数据，所述多模态图像数据包括原始红外图像数据和原始RGB图像数据；通过分辨率特征对齐及通道压缩对多模态图像数据进行特征提取及预处理，利用跨模态注意力机制对提取的数据特征进行特征融合，并利用多层感知机制使用平均池化及卷积操作对特征融合结果进行处理，通过全连接层实现权重预测，获取三维查找表权重；其中，利用跨模态注意力机制对提取的数据特征进行特征融合，包含：首先，针对RGB图像数据特征，采用3m倍的通道进行扩展并通过块拆分成获取对应的Q、K、V特征向量，对Q、K、V特征向量进行自注意力特征提取并获取RGB图像目标特征；针对红外图像数据特征，采用2m倍的通道进行扩展并通过块拆分获取对应的K、V特征向量；然后，将RGB图像目标特征作为Query，与红外图像的的K、V特征向量记性跨模态通道注意力特征融合，并利用多层感知机制获取三维查找表权重； 针对原始RGB图像中目标坐标的点，确定其在三维查找表空间中的位置，并将RGB值映射到三维查找表空间中；在三维查找表空间中寻找离目标位置最近的控制像素点，对于每个控制像素点，采用欧几里得距离与三维查找表权重计算其综合权重，并将控制像素点加权平均后的颜色值作为最终的三线性插值结果，得到颜色增强后的目标图像； 对原始RGB图像和原始红外图像进行结构一致性特征对齐，通过一层卷积对对齐特征进行融合，利用融合后的特征与目标图像进行跳跃连接细化，以获取最终融合红外特征的增强图像。

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