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龙图腾网获悉苏州一际智能科技有限公司申请的专利低光照场景下的自适应图像增强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：CN121304516B 。

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：202511871017.9，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权低光照场景下的自适应图像增强方法及装置是由李智宇;赵月峰;刘圣仁设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本低光照场景下的自适应图像增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种低光照场景下的自适应图像增强方法及装置，该方法包括：对RGB图像进行低光照场景判定得到场景类别并根据其对RGB图像进行自适应分区处理得到多个区域图像；提取各区域图像的光照特征、噪声特征和细节特征，根据其生成特征矩阵；根据场景类别和特征矩阵，通过预设匹配策略，从增强策略库中为各区域图像动态匹配出图像增强算法或算法组合；采用为每一个区域图像匹配的图像增强算法或算法组合，对相应区域图像进行图像增强处理；对增强处理后的各区域图像依次进行跨分区融合、色彩一致性校准和自然度优化处理，输出RGB增强图像。本发明的方法及装置有效提升了低光照环境下RGB图像的亮度、细节清晰度与色彩一致性。

本发明授权低光照场景下的自适应图像增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低光照场景下的自适应图像增强方法，其特征在于，包括： 对RGB图像进行低光照场景判定，得到对应的场景类别，其中，场景类别包括常规低光照场景和极端低光照场景； 根据场景类别，对RGB图像进行自适应分区处理，得到多个区域图像，多个区域图像包括中心区域、近边缘过渡区域和远边缘低光区域； 对多个区域图像中的每一个区域图像，分别提取光照特征、噪声特征和细节特征，并根据提取的光照特征、噪声特征和细节特征，生成与每一个区域图像对应的特征矩阵； 根据场景类别和特征矩阵，通过预设匹配策略，从预置的增强策略库中，为每一个区域图像动态匹配出对应的图像增强算法或者算法组合； 采用为每一个区域图像匹配的图像增强算法或者算法组合，对相应区域图像进行图像增强处理，得到增强处理后的各区域图像； 对增强处理后的各区域图像依次进行跨分区融合和色彩一致性校准，得到校准后的RGB图像，并对校准后的RGB图像进行自然度优化处理，输出RGB增强图像； 其中，所述根据场景类别和特征矩阵，通过预设匹配策略，从预置的增强策略库中，为每一个区域图像动态匹配出对应的图像增强算法或者算法组合，包括： 若场景类别为极端低光照场景，调用第一决策树模型，基于特征矩阵从增强策略库中匹配出极端低光专属算法组合； 若场景类别为常规低光照场景，调用第二决策树模型，基于特征矩阵从增强策略库中筛选出预设个数的候选算法或者算法组合； 基于权重投票机制，计算各候选算法或者算法组合的综合权重得分； 选择综合权重得分最高的候选算法或者算法组合作为对应区域图像的图像增强算法或者算法组合。

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