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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于超像素分析的低照度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：CN116612041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310639384.0，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于超像素分析的低照度图像增强方法及系统是由刘云霞;戴瑜杉;孙茹;王予新;杨阳;许子健设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超像素分析的低照度图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于超像素分析的低照度图像增强方法及系统，将已有数据集中的图像按平均灰度值等级分类，并构建多个训练集；利用零参考图像增强技术构建低照度图像增强的网络模型，根据多个训练集训练出多个网络模型；采用对应的网络模型对图像首次增强；对增强后图像进行分割和像素级标记，并对分割后图像中的所有超像素区域分别进行低照度图像增强，计算增强后再次分割的结果与增强前分割结果的IoU值，实现迭代处理；对迭代增强后图像的RGB值进行阈值限定，超过阈值则进行直方图均衡化，并重新进行分割和增强的迭代处理，直至符合阈值限定。本发明针对同一张图像的不同亮度区域分别进行图像增强，有效解决图像存在整体色彩偏差的问题。

本发明授权基于超像素分析的低照度图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于超像素分析的低照度图像增强方法，其特征是，包括： S101：获取待处理的低照度图像，根据待处理低照度图像的平均灰度值选择对应等级的预训练网络模型，根据所选择的预训练网络模型对待处理图像进行第一次增强处理； S102：对第一次增强处理后的图像，进行第一次图像分割，分割出若干个独立的物体，每个独立的物体对应一个超像素；根据每个超像素的平均灰度值，采用相应等级的预训练网络模型，对相应的超像素进行第二次增强处理；将第二次增强处理后的所有图像进行合并，得到第二次增强后的低照度图像； S103：对第二次增强后的低照度图像，进行第二次图像分割；计算第二次图像分割结果与第一次图像分割结果的重叠度，如果重叠度小于第一设定阈值，则返回S101，如果重叠度大于第一设定阈值则进入S104； S104：计算第二次增强后的低照度图像整体的RGB值，分别将RGB值与第二设定阈值进行比较，如果超过第二设定阈值，则对第二次增强后的低照度图像进行直方图均衡化处理，并将处理后的图像送回S101；如果小于第二设定阈值，则结束，将第二次增强后的低照度图像作为增强结果输出。

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山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨滨海路72号；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”。