北京科技大学马惠敏获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于空频融合的低照度感知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：CN121213913B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511347038.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于空频融合的低照度感知方法及系统是由马惠敏;刘畅;卓君宝;王立永;郭鸽;傅豪杰设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于空频融合的低照度感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于空频融合的低照度感知方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取正常光图像和正常光图像对应的低照度图像；通过编码器对正常光图像和低照度图像进行特征提取，得到多尺度空间特征；通过平稳小波变换，对多尺度空间特征进行分解，生成低频特征分量和高频特征分量；基于参数可学习的频域自适应滤波机制，对低频特征分量和高频特征分量进行优化处理；通过引入交叉注意力学习机制，对优化处理后的低频特征分量和高频特征分量进行融合，得到频域特征；对频域特征和多尺度空间特征进行自适应互补融合，生成融合特征；通过解码器，对融合特征进行逐级上采样；根据上采样后的融合特征，通过感知头，输出低照度图像的分割结果。
本发明授权一种基于空频融合的低照度感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空频融合的低照度感知方法，其特征在于，包括： S1：获取正常光图像和所述正常光图像相对应的低照度图像； S2：通过编码器分别对所述正常光图像和所述低照度图像进行特征提取，得到多尺度空间特征； S3：通过平稳小波变换，对所述多尺度空间特征进行分解，生成低频特征分量和高频特征分量； S4：基于参数可学习的频域自适应滤波机制，对所述低频特征分量和所述高频特征分量进行优化处理； S5：通过引入交叉注意力学习机制，对优化处理后的低频特征分量和高频特征分量进行融合，得到频域特征； S6：对所述频域特征和所述多尺度空间特征进行自适应互补融合，生成融合特征； S7：通过解码器，对所述融合特征进行逐级上采样； S8：根据上采样后的融合特征，通过感知头，输出所述低照度图像的分割结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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