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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于Transformer的图像颜色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：CN116258640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310019740.9，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于Transformer的图像颜色增强方法是由罗航;胡新荣;彭涛;梁金星;柳正利设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的图像颜色增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的图像颜色增强方法。首先，使用相机拍摄自然场景的图像，并邀请专业的修图人员对图像的颜色进行修饰，构建带标注的图像数据集；然后，使用数据集内的图像训练一个基于Transformer的图像颜色增强深度模型，估计出图像颜色的转换矩阵；最后，将图像输入颜色增强模型内，得到图像的颜色转换矩阵，并以该矩阵与图像的多项式拓展结果间的乘积作为图像的颜色增强结果。本发明可利用Transformer的全局注意力机制来避免卷积模型的局部推断偏置所带来的约束，提升模型的表达力，进而训练出泛化能力更强的颜色增强模型。本发明在国际通用的数据集上，与其它方法进行了客观和主观比较，结果表明本方法可得到更为优越的颜色增强效果。

本发明授权一种基于Transformer的图像颜色增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的图像颜色增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集图像，并进行人工标注以及预处理，制作颜色增强数据集，并进一步划分为训练集和测试集； 步骤2，使用训练集中的图像对基于Transformer的颜色增强模型进行训练，具体包括如下子步骤： 步骤2.1，对图像进行均匀分割，得到图元； 步骤2.2，对图元进行块嵌入及位置嵌入； 步骤2.3，构建Transformer编码器，所述Transformer编码器内均包括层标准化、多头注意力模块、多层感知机及残差连接这四个组件，输入为步骤2.2中件块嵌入及位置嵌入后的图元； 步骤2.4，Transformer编码器对各图元计算所得到的特征，将被输入到一个浅层神经网络内，以估计出各图元的颜色转换矩阵，并以各图元转换矩阵的线性组合来构建全局颜色转换矩阵； 步骤2.5，在得到全局颜色转换矩阵之后，将输入图像在通道维度上按进行多项式拓展，将经过多项式拓展的图像与全局颜色转换矩阵相乘，即可得到图像的颜色增强结果； 步骤2.6，计算损失函数并优化基于Transformer的颜色增强模型； 步骤3，在完成模型的训练后，使用训练好的基于Transformer的颜色增强模型，增强测试集中图像的颜色。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉纺织大学，其通讯地址为：430073 湖北省武汉市洪山区纺织路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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