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龙图腾网获悉北京东宇宏达科技有限公司申请的专利一种基于深度学习卷积神经网络的红外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：CN120912459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511070733.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于深度学习卷积神经网络的红外图像增强方法及系统是由刘素玲设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习卷积神经网络的红外图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习卷积神经网络的红外图像增强方法及系统，涉及红外图像增强技术领域，该方法包括：获取目标监控区域的红外图像和可见光图像后构建特征变换空间；利用目标特征映射网络将红外图像从第二特征域映射至中间特征域得到第一中间特征，并映射至第一特征域得到第一映射图像，利用目标特征映射网络将可见光图像从第一特征域映射至中间特征域得到第二中间特征，并映射至第二特征域得到第二映射图像；确定第一映射图像与可见光图像的第一特征差异，确定第二映射图像与红外图像的第二特征差异；根据两特征差异增强红外图像得到目标增强红外图像。解决了相关技术中基于单一模态处理的红外图像的增强可靠性较差的技术问题。

本发明授权一种基于深度学习卷积神经网络的红外图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习卷积神经网络的红外图像增强方法，其特征在于，包括： 在获取到目标监控区域的红外图像和可见光图像的情况下，构建特征变换空间，其中，所述红外图像和所述可见光图像为所述目标监控区域的时空对齐的配准图像，所述特征变换空间包括用于存储可见光图像的第一特征域、用于存储红外图像的第二特征域，以及用于存储所述第一特征域和所述第二特征域共有信息的中间特征域； 利用目标特征映射网络将所述红外图像从所述第二特征域映射至所述中间特征域得到第一中间特征，将所述第一中间特征映射至所述第一特征域得到第一映射图像，以及，利用所述目标特征映射网络将所述可见光图像从所述第一特征域映射至所述中间特征域得到第二中间特征，将所述第二中间特征映射至所述第二特征域得到第二映射图像； 确定所述第一映射图像与所述可见光图像之间的第一特征差异，以及，确定所述第二映射图像与所述红外图像之间的第二特征差异； 根据所述第一特征差异和所述第二特征差异对所述红外图像进行增强处理，以得到目标增强红外图像。

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北京东宇宏达科技有限公司，其通讯地址为：100043 北京市石景山区和平西路60号院1号楼15层1501-8；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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