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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利暗光视频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：CN115409721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210451557.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权暗光视频增强方法及装置是由林诗登;唐帆;董未名;沈思成;潘兴甲;徐常胜设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本暗光视频增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种暗光视频增强方法及装置，所述方法包括：获取待处理的连续N个视频帧Vi；将N个视频帧Vi中任意连续的两个视频帧Vt‑1和Vt输入至目标视频增强模型，得到目标视频增强模型输出的与视频帧Vt对应的增强视频帧Ot，通过将待处理的暗光视频帧输入到一个可用的目标视频增强模型中，得到时序信息高度一致的增强视频帧，该目标视频增强模型是以两个连续的单帧数据作为样本，并结合孪生增强模型联合训练得到的，能够提高由目标视频增强模型输出的增强视频帧的图像质量与视觉质量。

本发明授权暗光视频增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种暗光视频增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的连续N个视频帧Vi，其中，1≤i≤N，且i为自然数，N为大于1的自然数； 将所述N个视频帧Vi中任意连续的两个视频帧Vt-1和Vt输入至目标视频增强模型，得到所述目标视频增强模型输出的与视频帧Vt对应的增强视频帧Ot，t为大于1的自然数； 其中，所述目标视频增强模型通过与孪生增强模型联合训练得到，所述目标视频增强模型为以两个连续样本视频帧Vj-1和Vj为样本，以与所述样本视频帧Vj对应的样本标签训练得到，所述孪生增强模型为以连续的两个样本视频帧V′j-1和Vj为样本，以与所述样本视频帧Vj-1对应的样本标签训练得到，所述样本视频帧V′j-1为所述样本视频帧Vj-1融合所述样本视频帧Vj-1和Vj之间的光流信息得到，其中，j为大于1的自然数； 目标视频增强模型通过与孪生增强模型联合训练得到是指当目标视频模型与孪生增强模型在训练时通过权重的重分配及共享将孪生增强模型从输入的数据中学到的特征信息及对应的网络层权重传递给目标视频增强模型，同时将目标视频增强模型从输入的数据中学到的特征信息及对应的网络层权重传递给孪生增强模型，从而使得训练后目标视频增强模型和孪生增强模型都学习到输入数据的时序信息和单帧信息； 所述样本视频帧V′j-1通过如下步骤确定： 对所述样本视频帧Vj-1和Vj进行处理，得到Vj-1和Vj之间的光流图 融合所述光流图与样本视频帧Vj，得到样本融合帧V′j-1； 将待处理的N个视频帧任意采取两个时序上连续的前序帧Vt-1和当前帧Vt作为光流融合模块的输入，在光流融合模块中，将Vt-1和Vt经过处理得到光流图然后在双线性采样层将光流图与前序帧Vt-1进行融合得到融合帧V′j-1，该融合帧包含了从前一帧到当前帧的光流信息；光流融合模块用于提取前序帧Vt-1和当前帧Vt中的时序信息，光流融合模块包括含了光流预测网络，双线性采样层以及通道层。

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