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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多模态引导循环生成网络的低照度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：CN118710524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410802086.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法是由张弘;刘家炜;袁丁;杨一帆;刘翰阳设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法。将真实正常光照图像送入低照度图像生成网络得到合成低照度图像，将真实低照度图像经过预处理网络后送入低照度图像增强网络得到合成正常光照图像，再利用多模态教师模型中的图像文字编码器，对生成结果进行编码得到特征向量，利用特征向量对低照度图像增强生成网络图像增强前后一致性、图像增强效果等方面进行评价，指导低照度图像增强生成网络得到更好的结果。该方法在保证了较低的网络复杂度和计算消耗的同时，无监督的训练方法摆脱了对配对训练数据的依赖，多模态信息的加入使低照度图像增强网络能够适应多种不同真实低照度环境，实现了较好的图像增强效果。

本发明授权一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态引导循环生成网络的低照度图像增强方法，其特征在于，实现步骤如下： 步骤1、对LSRW数据集和BSDS300数据集分别进行采样得到包含真实低照度图像和真实正常光照图像的训练集，将训练集中图像进行缩放，统一图像大小并进行归一化，然后进行图像旋转、翻转数据增强操作； 步骤2、将训练集中经过步骤1处理的真实低照度图像送入预处理网络；再将经过预处理网络的真实低照度图像输入低照度图像增强网络获得合成正常光照图像；将训练集中经过步骤1处理的真实正常光照图像送入低照度图像生成网络得到合成低照度图像； 步骤3、设计文字提示词对，利用步骤2得到的合成正常光照图像、合成低照度图像和文字提示词对，通过多模态教师模型图像编码器和文字编码器，分别得到合成正常光照图像、合成低照度图像的图像编码和文字提示词对编码，根据特征向量计算图像增强效果评价分数； 步骤4、利用多模态教师模型图像编码器得到真实正常光照图像、真实低照度图像的图像编码，结合步骤3中得到的合成正常光照图像、合成低照度图像的图像编码，根据特征向量计算图像增强一致性评价分数； 步骤5、将合成低照度图像、合成正常光照图像分别送入图像判别器网络对图像类型进行判别； 步骤6、通过图像增强一致性评价分数、图像增强效果评价分数以及图像判别器网络的判别结果，对多模态引导循环生成网络进行优化迭代。

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