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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利一种船舶低光照环境下的监测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：CN116309132B 。

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：202310137593.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种船舶低光照环境下的监测图像增强方法是由郑伟;柯志武;汪伟;陶模;王晨阳;柴文婷;冯毅;李献领;周宏宽;郭晓杰;孙衢骎;柯汉兵;戴春辉;黄崇海设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶低光照环境下的监测图像增强方法在说明书摘要公布了：一种船舶低光照环境下的监测图像增强方法，属于图像监测技术领域，现有技术中的处理方法不便于操纵员或智能算法对舱室低光照监测图像的进一步分析和处理；本发明提供的方法，利用图像去雾原理，设置不同去雾比率得到多个调整图像，基于先验信息获得不同光照等级的深度神经网络增强模型，对不同去雾比率的图像套用不同光照等级深度神经网络模型得到多个恢复图像，最终加权得到最优增强恢复图像。

本发明授权一种船舶低光照环境下的监测图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶低光照环境下的监测图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，获取所述船舶低光照环境下的监测图像D； 步骤2，采用基于雾化图像退化模型的方法，对所述图像D进行增强恢复，具体为：利用暗原色先验理论，对低光照图像进行增强； 步骤3，在利用暗原色先验理论进行增强过程中，对透射率t的估计，可以选取多个不同值t1、t2、t3…、tm，从而得到不同去雾比率下的图像J1、J2、J3、…、Jm； 步骤4，预先建立船舶舱室环境下一系列不同光照等级的图像序列B1、B2、B3、…、Bn，其中B1为正常光照图像，随序号增加，光照递减，Bn为最弱光照图像，图像序列越多，即n越大，光照区分度越精细； 步骤5，通过采集大量的不同光照图像，通过深度神经网络进行训练，得到不同光照等级图像B2、B3、…、Bn与正常光照图像B1的端到端对应关系； 步骤6，对不同去雾比率下的图像J1、J2、J3、…、Jm，识别与先验的不同光照等级图像序列B1、B2、B3、…、Bn的对应关系，得到Jk，Bp，其中k＝1,2,3…，m，而Bp为B1、B2、B3、…、Bn中与Jk亮度最近似的图像； 步骤7，对任一不同去雾比率下的图像Jk，采用其亮度近似图像Bp的已训练好的深度神经网络模型，得到Jk的增强图像ZJk； 步骤8，对于全部的不同去雾比率下的图像J1、J2、J3、…、Jm，采用步骤7的方法，得到一系列增强图像ZJ1、ZJ2、ZJ3、…、ZJm； 步骤9，为获得稳定和高质量的增强图像，可对一系列增强图像ZJ1、ZJ2、ZJ3、…、ZJm进行优化处理，得到船舶舱室低光照图像D的增强恢复图像ZJa。

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