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龙图腾网获悉大连理工大学;海南寒武能源科技有限公司申请的专利基于双层规划光影清晰网络的图像低光增强联合去模糊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：CN119831878B 。

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：202510014594.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于双层规划光影清晰网络的图像低光增强联合去模糊方法是由王磊;隋文杰;曹俊杰;徐兴国;岳子渝设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层规划光影清晰网络的图像低光增强联合去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双层规划光影清晰网络的图像低光增强联合去模糊方法，属于计算机视觉领域。该方法在扩散模型中引入分块自适应亮度增强模块、模糊核参数优化模块和傅里叶先验引导模块；分块自适应亮度增强模块将图像划分为不同光照区域，并对各个光照区域进行差异化处理，确保图像亮度调整的自然性与平滑性，避免了全局处理带来的亮度不均或过渡不自然的问题；傅里叶先验引导模块通过傅里叶域的幅度与相位分解，分别处理图像的亮度和结构信息，实现了亮度增强与去模糊的联合优化，确保图像清晰度和亮度的同时提升；通过双层规划框架，实现了上层对图像增强曲线的优化及下层对LoRA参数的域自适应优化，确保生成图像在亮度和清晰度上的全局最优。

本发明授权基于双层规划光影清晰网络的图像低光增强联合去模糊方法在权利要求书中公布了：1.基于双层规划光影清晰网络的图像低光增强联合去模糊方法，其特征在于，包括： S1、构建双层规划光影清晰网络，该网络包括扩散模型、分块自适应亮度增强模块、模糊核参数优化模块以及傅里叶先验引导模块； 所述扩散模型对输入的高斯噪声图像执行迭代处理得到图像xt，并对图像xt去除噪声，重新加权得到图像x0|t，其中t∈T；所述分块自适应亮度增强模块对经所述扩散模型得到的图像x0|t进行灰度世界先验处理得到图像x′t，并将所述图像x′t划分出不同的光照区域，对每个光照区域采用自适应亮度增强曲线进行亮度增强，得到图像所述模糊核参数优化模块对输入的引导图像进行去模糊得到图像yt；所述傅里叶先验引导模块将所述图像与所述图像yt进行图像分解及更新中间清晰图像，并基于所述中间清晰图像得到图像xt-1；所述模糊核参数优化模块基于所述中间清晰图像对图像yt+1和模糊核进行更新，得到图像yt和模糊核用于扩散模型中引导图像xt-1迭代更新；所述扩散模型的权重采用LoRA方法微调； S2、采用LOL-Blur数据集对S1构建的双层规化光影清晰网络进行训练；所述训练方法采用双层规划法，其中上层规划的目标是优化自适应亮度增强曲线的参数，下层规划的目标是微调LoRA的参数； S3、将待处理的低光模糊图像输入S2训练好的网络模型中，得到正常亮度且清晰的图像。

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