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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于亮度自动感知的低照度视频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：CN119477710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411512242.9，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权基于亮度自动感知的低照度视频图像增强方法是由孙瑾;陈岐;汪纪钢;黄长城设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于亮度自动感知的低照度视频图像增强方法在说明书摘要公布了：本文公开了一种基于亮度感知的低照度视频图像增强方法，首先构建了一个低照度图像与对应参考图像的成对数据集；再将图像转化到HSV颜色空间并对V通道进行增强，使用CLAHE算法增强数据集中的低照度图像并遍历裁剪阈值得到增强结果，根据低照度增强图像评价结果确定图像的最佳裁剪阈值；利用K‑means算法对最佳裁剪阈值进行聚类并择优；使用卷积神经网络对图像进行亮度感知，以K‑means的聚类中心作为最佳裁剪阈值分配给不同亮度等级；最后使用自适应裁剪阈值的CLAHE算法进行处理。该方法将深度学习方法和传统图像增强方法CLAHE算法进行融合，同时保证了算法的效率和增强效果。

本发明授权基于亮度自动感知的低照度视频图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于亮度自动感知的低照度视频图像增强方法，其特征在于，其步骤如下： 1选取LOL数据集的图像，用Lightroom改变图像的曝光等级，使图像亮度分为15个等级，得到图像数据集； 2以0.002的步长遍历0.001到0.099范围的裁剪阈值，将所述图像数据集中的低照度图像转化到HSV空间并使用对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE算法对所述HSV空间中的V通道进行处理，增强后的V通道图像和H、S通道组合起来，再转换到RGB空间，计算增强后图像的SSIM，选择SSIM最大时的裁剪阈值作为最佳裁剪阈值； 3设置不同的聚类组数，对所述图像数据集中的低照度图像增强过程中使用的所述最佳裁剪阈值用K-means算法聚类，根据聚类效果利用肘部法则确定最佳聚类组数k；并将所述图像数据集中的低照度图像按照亮度等级划分为k组，得到一个带有亮度等级标签的低照度图像训练数据集；其中，k为自然数； 4用所述低照度图像训练数据集训练一个具有亮度感知功能的卷积神经网络；利用所述卷积神经网络对待增强的低照度图像的亮度进行感知，对图像分类，以所述K-means算法聚类的结果的中心作为裁剪阈值，分配给不同亮度等级的图像，并将所述待增强的低照度图像转化到HSV空间后，使用基于所述K-means算法聚类的结果的中心作为裁剪阈值的CLAHE算法对所述待增强的低照度图像的V通道进行增强。

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