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龙图腾网获悉兰州大学;中国石油大学(华东)申请的专利基于Retinex分数阶变分网络的无监督单张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：CN115797205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211484183.X，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权基于Retinex分数阶变分网络的无监督单张图像增强方法及系统是由马闪;邱春雨;王健;张强;郭景旭;付飞琪;袁彬;张凯设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Retinex分数阶变分网络的无监督单张图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于Retinex分数阶变分网络的无监督单张图像增强方法及系统，属于图像处理领域。包括：获取单张观测图像，对观测图像进行预处理；搭建BP神经网络，构建Retinex分数阶变分框架作为BP神经网络的目标函数，得到Retinex分数阶变分网络；对Retinex分数阶变分网络进行训练，得到训练好的Retinex分数阶变分网络；将预处理后的图像输入到训练好的Retinex分数阶变分网络中，得到估计的光照图像；基于光照图像，计算反射图像，并对反射图像进行校正，得到单张增强图像。本发明无需收集大量的目标数据，实现了单张图像增强功能，无需制作样本和对应的标签数据，属于一种无监督优化方法，不仅能增强目标图像的对比度，还可以解决低光区域的纹理细节特征在增强的过程中难以恢复的问题。

本发明授权基于Retinex分数阶变分网络的无监督单张图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于Retinex分数阶变分网络的无监督单张图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取单张观测图像，对观测图像进行预处理； 搭建BP神经网络，基于Retinex理论和分数阶变分方法建立BP神经网络的目标函数，得到Retinex分数阶变分网络； BP神经网络的目标函数表示为： 其中，Ω∈R2为观测图像区域，i为观测图像的V分量在对数域上的映射，v1、v2均为正实数，表示v1阶微分算子，α1、α2、α3均为常数系数，l为Retinex分数阶变分网络的输出； 用预处理后的单张观测图像对Retinex分数阶变分网络进行训练，得到训练好的Retinex分数阶变分网络； 将预处理后的图像输入到训练好的Retinex分数阶变分网络中，得到估计的光照图像； 基于光照图像，计算反射图像，并对反射图像进行校正，得到单张增强图像； 校正具体为： 根据Retinex理论公式推导反射图像V分量在对数域上的映射rx,y,将rx,y通过指数变换转换为RVx,y，采用Gamma校正和CLAHE算法对反射图像的V分量RVx,y进行调整。

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