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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利图像的盲增强方法及装置、电子设备、存储介质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：CN115409718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202110589470.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像的盲增强方法及装置、电子设备、存储介质是由徐奕;李一鸣;王楠;王明达;张佼;唐洋;孙宝德设计研发完成，并于2021-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的盲增强方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像的盲增强方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：将目标图像输入已训练的残差特征提取网络，获得目标图像的残差特征；将目标图像输入已训练图像修复网络的编码器，获得目标图像的纹理特征和结构特征；通过图像修复网络的多尺度填充模块对纹理特征和结构特征分别进行多尺度填充处理，得到填充后纹理特征和填充后结构特征；将填充后纹理特征、填充后结构特征和残差特征输入已训练图像修复网络的特征均衡模块，获得均衡融合特征；将均衡融合特征、纹理特征和结构特征输入已训练图像修复网络的解码器，获得目标图像的盲增强图像。本申请方案，可以在不确定图像中噪声位置的情况下对图像进行修复。

本发明授权图像的盲增强方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像的盲增强方法，其特征在于，包括： 将目标图像输入已训练的残差特征提取网络，获得所述目标图像的残差特征； 将所述目标图像输入已训练图像修复网络的编码器，获得所述目标图像的纹理特征和结构特征； 通过所述图像修复网络的多尺度填充模块对所述纹理特征和所述结构特征分别进行多尺度填充处理，得到填充后纹理特征和填充后结构特征； 将所述填充后纹理特征、所述填充后结构特征和所述残差特征输入已训练图像修复网络的特征均衡模块，获得均衡融合特征； 将所述均衡融合特征、所述纹理特征和所述结构特征输入已训练图像修复网络的解码器，获得所述目标图像的盲增强图像； 所述残差特征提取网络和所述图像修复网络通过如下方式训练得到： 将第一样本数据集中的样本图像分别输入经过预训练的残差特征提取网络和未训练的图像修复网络，获得经过预训练的残差特征提取网络输出的样本残差特征、所述图像修复网络的编码器输出的样本纹理特征和样本结构特征、所述图像修复网络的解码器输出的预测增强图像； 确定所述样本残差特征与所述样本图像的残差标签之间的第一差异、所述样本纹理特征与所述样本图像的纹理标签之间的第二差异、所述样本结构特征与所述样本图像的结构标签之间的第三差异、所述预测增强图像与所述样本图像的目标标签之间的第四差异； 在生成对抗机制下，将所述残差特征提取网络和所述图像修复网络作为生成器，结合所述第一差异、所述第二差异、所述第三差异和所述第四差异，对所述残差特征提取网络和所述图像修复网络的网络参数进行调整； 重复上述过程，直至所述残差特征提取网络和所述图像修复网络收敛。

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