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龙图腾网获悉中山大学;中山大学·深圳申请的专利一种超高清图像和视频实时增强方法、系统和介质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：CN119991530B 。

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：202510204852.0，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种超高清图像和视频实时增强方法、系统和介质是由任文琦;陈星池;郑卓然;操晓春设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超高清图像和视频实时增强方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种超高清图像和视频实时增强方法、系统和介质，包括以下步骤：对源视频进行视频抽帧操作得到对应的图像序列；将图像序列输入到视觉语言模型，通过视觉语言模型对图像序列进行图像文本描述得到每个图像相应的文本特征；构建颜色检索增强画廊，将图像序列输入颜色检索增强画廊进行检索得到需要补充的颜色特征；将图像序列、文本特征、颜色特征输入到DA2Net模型，得到DA2Net模型的输出结果；对DA2Net模型的输出结果进行卷积操作和与图像序列融合得到恢复图像，并基于恢复图像生成增强视频。本发明能够在保留颜色特征和图像细节的前提下高效进行超高清视频的图像增强处理。

本发明授权一种超高清图像和视频实时增强方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种超高清图像和视频实时增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 对源视频进行视频抽帧操作得到对应的图像序列； 将所述图像序列输入到视觉语言模型，通过所述视觉语言模型对所述图像序列进行图像文本描述得到每个图像相应的文本特征； 构建颜色检索增强画廊，将所述图像序列输入所述颜色检索增强画廊进行检索得到需要补充的颜色特征； 将所述图像序列、所述文本特征、所述颜色特征输入到DA2Net模型，得到所述DA2Net模型的输出结果； 对所述DA2Net模型的输出结果进行卷积操作和与所述图像序列融合得到恢复图像，并基于所述恢复图像生成增强视频； 构建颜色检索增强画廊，包括步骤： 对所述图像序列应用高斯模糊核，模糊纹理细节并保留整体颜色分布； 利用嵌入模型ResNet从所述图像序列中提取图像特征向量； 将所述图像特征向量存储到向量数据库得到所述颜色检索增强画廊； 将所述图像序列输入所述颜色检索增强画廊进行检索得到需要补充的颜色特征，包括步骤： 给定一个用于查询的所述图像特征向量，构造分类器来查询最需要的颜色向量的索引； 选择最需要的k个词向量，基于所述图像特征向量、分类器在所述颜色检索增强画廊进行检索得到需要补充的颜色特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学;中山大学·深圳，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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