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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于曲线族函数的低光照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：CN114693545B 。

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：202210137613.4，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于曲线族函数的低光照增强方法及系统是由刘家瑛;汪文靖;徐正博;郭宗明设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于曲线族函数的低光照增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于曲线族函数的低光照增强方法及系统。本方法为：1利用低光照图像组成的数据集，训练低光照增强网络模型，其包括特征提取器、参数估值器和曲线族函数；特征提取器用于对输入的图像进行降采样，然后对所得降采样图像进行特征提取；参数估值器用于根据特征提取器提取的特征计算输入图像对应的曲线族函数的曲线族参数值；2将待增强的低光照图像输入到训练好的低光照增强网络模型，所述特征提取器对所述待增强的低光照图像进行特征提取，得到对应的图像特征并将其输入到参数估值器中，得到对应的曲线族参数α并赋值给曲线族函数；3将步骤2所得的曲线族函数作用于待增强的低光照图像的每一像素上，得到光照增强图像。

本发明授权一种基于曲线族函数的低光照增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于曲线族函数的低光照增强方法，其步骤包括： 1利用低光照图像组成的数据集，训练低光照增强网络模型；所述低光照增强网络模型包括特征提取器、参数估值器和曲线族函数；所述特征提取器用于对输入的图像进行降采样，然后对所得降采样图像进行特征提取；所述参数估值器用于根据所述特征提取器提取的特征计算输入图像对应的所述曲线族函数的曲线族参数值； 2将待增强的低光照图像输入到训练好的低光照增强网络模型，所述特征提取器对所述待增强的低光照图像进行特征提取，得到对应的图像特征并将其输入到所述参数估值器中，得到对应的曲线族参数α并赋值给所述曲线族函数； 3将步骤2所得的曲线族函数作用于所述待增强的低光照图像的每一像素上，得到光照增强图像； 所述曲线族函数为一设定的函数族fx,α，用于对输入图像的每一个像素值x进行映射，得到对应输出图像；其中，函数族fx,α满足四个性质：a对于任意α，f0,α＝0,fx,α＝1；b函数族fx,α为单调且可微；c对于任意的正实数x0,y0，都存在α使得fx0,α＝y0；d对于任意α，函数族fx,α对于定义域中任意x的导数非零； 所述曲线族函数为：指数函数族、倒数函数族、幂函数族或反正切函数族； 指数函数族的表达式为fx,α＝αx-1α-1，其中参数范围是α∈[0,1∪1,+∞；倒数函数族的表达式为fx,α＝α+1xx+α，其中参数范围是α∈-∞,-1∪0,+∞；幂函数族的表达式为fx,α＝ATxα,x1,x2，其中参数范围是0x1x2,α0；反正切函数族的表达式为fx,α＝ATarctanx,x1,x2，其中参数范围是x1x2； 所述参数估值器包括一个全局平均池化层和一个线性整流函数；其中，所述全局平均池化层根据所述特征提取器提取的特征计算曲线族参数值α。

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