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龙图腾网获悉中科方寸知微(南京)科技有限公司;国网内蒙古东部电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于像素离散化和光照引导的图像去噪与自适应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：CN120219229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510676957.6，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权基于像素离散化和光照引导的图像去噪与自适应增强方法是由付家兴;张大伟;刘壮;王亮;刘厚轩;祖向东;王星博;许大鹏;魏学备设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于像素离散化和光照引导的图像去噪与自适应增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于像素离散化和光照引导的图像去噪与自适应增强方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：对输入图像进行降采样和降噪处理，并通过反卷积操作、模糊像素离散化及残差连续化处理，得到初步去噪后的图像；利用照度估计网络从初步去噪后的图像中估计光照成分；基于估计光照成分和初步去噪后的图像，并根据图像增强理论计算反射图像；基于动态拼接机制，将反射图像与光照成分在通道维度上进行拼接，得到拼接后的图像；以保持图像细节和亮度信息为准则，通过反射去噪网络对拼接后的图像进行去噪和增强，输出去噪增强图像。本发明实现低光照图像的高质量恢复，提升了电力巡检系统的智能化水平。

本发明授权基于像素离散化和光照引导的图像去噪与自适应增强方法在权利要求书中公布了：1.基于像素离散化和光照引导的图像去噪与自适应增强方法，其特征在于，包括： 利用光照基础核，对降噪后的图像块进行反卷积操作，生成反卷积类图像；提取反卷积类图像的噪声特征，根据噪声特征的类型和强度，确定噪声类别；将反卷积类图像中所有像素的类别索引按输入图像空间位置组合，生成与输入图像尺寸相同的噪声分割图；对噪声分割图中的噪声区域，离散化为不同的类别，获取离散化的残差；通过映射模型的多层卷积网络，学习离散化的残差与连续残差之间的映射关系；将离散化的残差转换为连续残差，通过对连续残差和输入图像的相加，估计出初步去噪后的图像；利用照度估计网络从初步去噪后的图像中估计光照成分； 基于估计光照成分和初步去噪后的图像，根据图像增强理论计算反射图像；利用构建的混合架构模型中的卷积神经网络提取反射图像的局部纹理与噪声特征，以及光照成分的空间分布；通过跨模态卷积对齐特征图的尺度与通道数；利用混合架构模型中的深度学习模块学习不同区域反射图像与估计光照成分的关联，控制不同通道的融合比例；通过迭代更新混合架构模型参数，最小化损失函数，使混合架构模型学习到反射图像与估计光照成分之间的最佳拼接策略；利用最佳拼接策略，对反射图像与光照成分在通道维度上进行拼接； 以保持图像细节和亮度信息为准则，通过反射去噪网络对拼接后的图像进行去噪和增强，输出去噪增强图像。

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中科方寸知微(南京)科技有限公司;国网内蒙古东部电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园3号楼203B室；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”。