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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像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：CN117132495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311091769.4，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像增强方法是由高明裕;王俊帆;杨宇翔;董哲康;何志伟设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像增强方法。本方法设计了一个基于软注意力机制的MicroCNN模型，通过学习噪声图像的特征，得到图像处理滤波器的参数。将模型输出参数与提前设置的阈值对比，确定针对本张噪声图像所使用的图像处理滤波器，本按照参数从大到小的顺序对滤波器排序，依次对噪声图像进行滤波处理。该方法通过神经网络模型确定滤波器参数，并通过自适应联合滤波策略动态选择滤波器组合，利用多个计算量低图像滤波器之间的排列组合，提高了复杂环境下对图像优化的灵活性。应用处理后的图像进行交通标志检测，可以大幅度提升图像识别算法对于受复杂天气影响的交通标志的识别准确率。

本发明授权一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像增强方法，收集光线充足条件下无遮挡的交通标志图像，作为训练标签；在原图像的基础上添加噪声，模拟复杂天气情况对交通标志图像的影响，作为训练样本；其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、设置滤波参数阈值T； 步骤2、构造多个不同的图像处理滤波器，同时进行参数初始化； 步骤3、构造MicroCNN网络，输入训练样本，输出步骤2中所述图像处理滤波器的参数；所述MicroCNN网络通过特征提取模块得到训练样本对应的特征图，再通过软注意力模块为特征图中不同维度的特征赋予权重，最后经过两个级联的线性层，输出带权重的特征图； 步骤4、对步骤3得到的图像处理滤波器参数进行归一化处理；然后将每个图像处理滤波器的参数与阈值T进行比较，保留所有参数均大于阈值T的图像处理滤波器；针对保留的图像处理滤波器，依次计算其参数均值，并按照参数均值从大到小的顺序对图像处理滤波器进行排列，作为使用顺序； 步骤5、对经过步骤4中保留的图像处理滤波器的参数进行反归一化处理，按照步骤4中的使用顺序对训练样本进行滤波处理； 步骤6、计算滤波处理后的图像与训练标签之间的平均绝对误差LMAE，作为损失函数，更新MicroCNN网络参数； 步骤7、向训练后的MicroCNN网络输入待处理的交通标志图像，选择相应的图像处理滤波器对该交通标志图像进行处理，消除复杂天气的影响后用于下游的交通标志识别任务。

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