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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种低光图像增强与实例分割的联合优化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：CN119313906B 。

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：202411422708.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种低光图像增强与实例分割的联合优化方法是由郭继昌;刘崇昊设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低光图像增强与实例分割的联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Retinex理论的低光图像增强与实例分割的联合优化方法，包括下列步骤：将同一场景的低光图像与正常光图像同时输入分解模块，通过交叉验证的损失函数确保获得的反射图和光照图符合Retinex模型；将反射图输入实例分割模块，通过条件化机制动态生成分割支路的卷积核，截取分割支路卷积前包含实例级语义信息的中间特征送入光照调整模块；将在分割模块截取的包含实例级语义信息的中间特征与光照估计器估计的光照图送入光照调整模块进行调整，光照调整模块分为语义特征融合子模块和光照增强子模块两部分，引入实例引导的颜色直方图损失函数进行监督，得到具有更少色偏的增强图像。

本发明授权一种低光图像增强与实例分割的联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Retinex理论的低光图像增强与实例分割的联合优化方法，包括下列步骤： 步骤1，将同一场景的低光图像与正常光图像同时输入分解模块，分解模块包括光照图估计器和反射图估计器，分别用于估计光照图和反射图，光照图估计器生成单一的输出特征层，而反射图估计器产生分别与RGB三通道对应的三个输出特征层，通过交叉验证的损失函数确保获得的反射图和光照图符合Retinex模型；分解模型的损失函数分为两部分：重建损失与反射图一致性损失； 步骤2，选取实例分割网络CondInst作为分割模块的网络，将反射图输入实例分割模块，通过CondInst条件化机制动态生成分割支路的卷积核，截取分割支路卷积前包含实例级语义信息的中间特征送入光照调整模块； 步骤3，将在分割模块截取的包含实例级语义信息的中间特征与光照估计器估计的光照图送入光照调整模块进行调整，光照调整模块分为语义特征融合子模块和光照增强子模块两部分；首先使用基于通道注意力构建的语义特征融合子模块对在分割模块截取的包含实例级语义信息的中间特征与光照图进行特征融合，得到融合后特征；然后通过光照增强子模块对融合后特征进行增强，获得增强后的光照图；最后将增强后光照图与反射图估计器估计出的反射图进行逐元素乘法，引入实例引导的颜色直方图损失函数进行监督，得到具有更少色偏的增强图像；所述实例引导的颜色直方图损失函数的计算方法为：通过统计每个点在图像三通道中对指定像素强度的贡献值并将其相加，构建三个强度直方图来表征每个通道的强度分布；然后通过掩码标注获得目标图像中所有实例的索引，并比较增强图像与真值之间每个实例的强度直方图，获得实例引导的颜色直方图损失。

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