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龙图腾网获悉奇点新源国际技术开发(北京)有限公司申请的专利图像处理方法及装置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：CN115115527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202110302555.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权图像处理方法及装置是由邵起明;邓楠设计研发完成，并于2021-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了图像处理方法及装置，该方法用于图像处理模型，首先利用图像处理模型中的第一卷积神经网络从初始图像信息中提取出反射分量和光照分量，然后利用图像处理模型中的第二卷积神经网络将反射分量和光照分量合成为中间图像信息，从而完成对初始图像的光照度增强处理；再利用图像处理模型中的第三卷积神经网络从中间图像信息中提取中间图像特征，然后利用图像处理模型中的上采样层对中间图像特征进行放大处理，最后利用图像处理模型中的第四卷积神经网络对放大后的中间图像特征进行分辨率增强处理，得到照度及分辨率增强图像。本申请实施例提供的图像处理方法，可以在改善图像光照度的同时，提高图像分辨率、避免图像色彩失真以及信息损失。

本发明授权图像处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，用于图像处理模型，所述方法包括： 利用图像处理模型中的第一卷积神经网络从初始图像信息中提取反射分量和光照分量； 利用图像处理模型中的第二卷积神经网络对所述反射分量和光照分量进行合成处理，输出中间图像信息； 利用图像处理模型中的第三卷积神经网络从所述中间图像信息中提取中间图像特征，并利用图像处理模型中的上采样层对所述中间图像特征进行放大处理； 利用图像处理模型中的第四卷积神经网络对放大后的中间图像特征进行分辨率增强处理，得到照度及分辨率增强图像； 所述图像处理模型是按照下述步骤训练得到的： 获取训练数据集，所述训练数据集包括若干组相对应的输入图像、中间目标图像和目标图像，其中，所述中间目标图像与输入图像的尺寸相同，且所述中间目标图像光照度高于输入图像，以及所述目标图像与中间目标图像的光照度相同，且所述目标图像的尺寸大于中间目标图像； 利用所述训练数据集对所述图像处理模型中的所述第一卷积神经网络、所述第二卷积神经网络、所述第三卷积神经网络、所述上采样层和所述第四卷积神经网络进行联合训练； 所述第一卷积神经网络、所述第二卷积神经网络、所述第三卷积神经网络、所述上采样层和所述第四卷积神经网络顺次连接； 利用所述训练数据集对所述图像处理模型中的所述第一卷积神经网络、所述第二卷积神经网络、所述第三卷积神经网络、所述上采样层和所述第四卷积神经网络进行联合训练，包括： 将每组训练数据的输入图像输入到所述第一卷积神经网络中，将所述图像处理模型中上一个神经网络的输出，输入到相邻的下一个神经网络中； 根据预设损失函数计算训练损失，所述训练损失包括，根据所述第一卷积神经网络的输出及从对应中间目标图像提取出的目标反射分量和目标光照分量计算的第一局部损失、根据所述第二卷积神经网络的输出和对应中间目标图像计算的第二局部损失，以及，根据所述第四卷积神经网络的输出和对应目标图像计算的第三局部损失； 根据所述训练损失优化所述第一卷积神经网络、所述第二卷积神经网络、所述第三卷积神经网络、所述上采样层及所述第四卷积神经网络的参数，直到满足预设的验证条件。

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