中国科学院长春光学精密机械与物理研究所郑亮亮获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利具有鲁棒性的结构和纹理低照度图像增强算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：CN117058031B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311027417.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权具有鲁棒性的结构和纹理低照度图像增强算法是由郑亮亮;杨彪;徐伟;朴永杰;常琳设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本具有鲁棒性的结构和纹理低照度图像增强算法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种具有鲁棒性的结构和纹理低照度图像增强算法，包括以下步骤：Step1，读取低照度图像；Step2，建立图像的约束模型；Step3，设置权重；Step4，求解约束模型；Step5，更新循环执行Step4，直到满足循环终止条件；Step6，进行gamma校正，同时求解出增强图像。本发明结合变分模型和局部梯度相对偏差的特点，采用L2‑LP范数分别约束反射率梯度和照度分量梯度，并采用交替方向乘子法同时求解物体反射率和环境照度分量。本发明可以实现在保持图像细节信息的同时对噪声有抑制效果，对于提高遥感图像质量，提升遥感图像在后期的实际应用具有重要意义。
本发明授权具有鲁棒性的结构和纹理低照度图像增强算法在权利要求书中公布了：1.一种具有鲁棒性的结构和纹理低照度图像增强算法，其特征在于，包括以下步骤： 建立低照度图像的分解约束模型： 其中，R和L分别表示物体反射率、环境照度分量，S为低照度图像，N为噪声，和以及和分别为R和L在水平和垂直方向的梯度，α、β和δ为正则化参数； F、p分别表示F范数和p范数，Ω表示图像局部尺寸的大小，ER,L表示此为一个关于R和L的约束方程，γ1和γ2分别为关于L和R的指数参数； 该分解约束模型通过以下步骤的执行实现图像增强： Step1，读取低照度图像； Step2，建立图像的约束模型； Step3，设置权重； Step4，求解约束模型； Step5，更新循环执行Step4，直到满足循环终止条件； Step6，进行gamma校正，求解出增强图像。
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