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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪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：CN115908155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202211168684.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪方法是由廖一鹏;施雯玲;许志猛设计研发完成，并于2022-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪方法，首先，收集弱光图像和正常光图像数据集，将图像从RGB空间转换到HSV空间，采用分解得到的低通子带图像构建训练集；其次，构建基于GAN的低频子带图像增强模型LF‑EnlightenGAN，并采用低频子带图像训练集对模型进行训练；然后，对待处理的低照度图像NSST分解，采用训练的LF‑EnlightenGAN模型增强低频子带图像，对各高频方向子带先采用尺度相关系数去除噪声；最后，对处理后的高、低频子带图像进行NSST重构，将图像还原到RGB空间，得到增强及去噪后的图像。应用本技术方案能够为后续的图像识别、图像分类、目标检测等任务奠定基础，不论从视觉效果还是图像质量客观评价指标上都有较大的提升。

本发明授权NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪方法在权利要求书中公布了：1.NSST域结合GAN及尺度相关系数的低照度图像增强及去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： Step1：收集来弱光图像和正常光图像数据集，将图像从RGB空间转换到HSV空间，保持H、S分量值不变，对亮度V分量进行NSST变换，分别得到1个低频子带图像和k个尺度高频子带，各尺度高频子带再分解为l个方向子带，用得到的低频子带图像构建训练集； Step2：构建基于GAN的低频子带图像增强模型LF-EnlightenGAN，用构建的低频子带图像训练集训练LF-EnlightenGAN模型，生成低频子带图像的增强模型； Step3：对待处理的低照度图像从RGB空间转换到HSV空间，保持H、S分量值不变，对亮度V分量进行NSST变换，分别得到1个低频子带图像和k个尺度高频子带，各尺度高频子带再分解为l个方向子带，对低频子带图像采用LF-EnlightenGAN增强模型进行增强，在提高整体亮度、清晰度和信息熵的同时保留更多纹理细节； Step4：对各个高频方向子带系数，计算噪声系数阈值和尺度相关系数去除噪声系数和增强边缘系数； Step5：对增强处理后的低频子带、高频子带进行NSST重构，得到增强后的V分量，用其替换原始的V分量，最后将图像从HSV空间还原到RGB空间，得到最终增强及去噪后图像。

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