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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种引入图像增强和自适应阈值的弱光照条件下的ORB特征点提取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：CN119722472B 。

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：202411782400.2，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权一种引入图像增强和自适应阈值的弱光照条件下的ORB特征点提取方法是由吴海波;张煜;刘鲲鹏;卢保转;杨超;王贤;王烜;冯亮;杨宇恒;陈小龙设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种引入图像增强和自适应阈值的弱光照条件下的ORB特征点提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种引入图像增强和自适应阈值的弱光照条件下的ORB特征点提取方法，将输入的图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，使颜色信息与亮度信息分离，在增强过程中只对亮度分量V进行处理，色调分量H和饱和度分量S则保持不变，对亮度分量V，采用基于Retinex理论的MSR算法进行处理；然后进一步使用对比度受限的自适应直方图均衡化对MSR处理后的亮度分量V进行处理，在保持图像整体亮度分布的同时，限制局部区域的对比度增强程度；将未处理的色调分量H，饱和度分量S和处理后的亮度分量V进行融合，并转换回RGB颜色空间；同时提出一种自适应阈值fast角点提取策略，可以在光照变化时根据图像的灰度值动态地调整阈值，从而提高特征点提取的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种引入图像增强和自适应阈值的弱光照条件下的ORB特征点提取方法在权利要求书中公布了：1.一种引入图像增强和自适应阈值的弱光照条件下的ORB特征点提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取原始弱光照图像； 步骤2：将原始弱光照图像从红绿蓝RGB颜色空间转换到色调饱和度亮度HSV空间； 步骤3：从HSV图像中提取出亮度分量V，并对亮度分量V进行基于Retinex理论的多尺度算法处理； 步骤4：使用对比度受限的自适应直方图均衡化算法对经基于Retinex理论的多尺度算法处理后的亮度分量V进行优化； 步骤5：将经对比度受限的自适应直方图均衡化算法优化后的亮度分量V与未处理的H分量、S分量转换回RGB颜色空间，获得优化后的RGB图像； 步骤6：对优化后的RGB图像，依据ORB特征提取算法进行ORB特征点提取；其中，ORB特征提取算法中用于提取FAST角点的阈值采用自适应阈值； 所述自适应阈值的确定，具体为： 对于优化后的RGB图像中的每个像素点p，将像素点p为中心点、半径为R的圆上的像素点灰度值最大和最小的像素点作为第一像素点，其余像素点作为第二像素点；依据第二像素点的灰度值，获得像素点p的局部阈值； 对于优化后的RGB图像，从优化后的RGB图像中寻找预设数量的像素点灰度值最大的像素点、像素点灰度值最小的像素点，依据预设数量的像素点灰度值最大的像素点、像素点灰度值最小的像素点，获得全局阈值； 对局部阈值、全局阈值按比例求和得到像素点p的自适应阈值； 所述局部阈值的计算公式如下： 其中：T1为局部阈值；α为自适应参数；Ixi表示像素点p周围的第二像素点xi的灰度值，表示所有第二像素点灰度值的平均值，n为将像素点p为中心点、半径为R的圆中的像素点数量； 所述全局阈值的表达式为： 其中：T2为全局阈值；β为自适应参数；Imaxj、Iminj分别代表优化后的RGB图像中像素点灰度值第j大、第j小的像素点的灰度值，J为预设数量。

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