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龙图腾网获悉飞友科技有限公司申请的专利基于深度学习的图像自适应增强方法及系统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：CN119648548B 。

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：202411601702.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于深度学习的图像自适应增强方法及系统是由许阳;王智勇;郑辰子;程成设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的图像自适应增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的图像自适应增强方法及系统，本发明涉及图像处理领域，包括图像处理平台，其中设置有图像采集模块、图像处理模块、图像分析模块、模型管理模块和图像管理模块；所述图像采集模块用于录入图像数据和图像信息；所述图像处理模块用于获取分割图像区域和对应像素点的图像质量数据；所述图像分析模块用于获取分割图像区域对应像素点的综合分类结果；所述模型管理模块用于构建图像处理链路和相应的图像处理链路模型；所述图像管理模块用于根据图像处理链路和相应的图像处理链路模型获取分割图像区域对应的区域增强图像，并获取图像数据的自适应增强图像；本发明在一定程度上提高了图像增强过程中的准确性。

本发明授权基于深度学习的图像自适应增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的图像自适应增强系统，包括图像处理平台，其特征在于，所述图像处理平台内设置有图像采集模块、图像处理模块、图像分析模块、模型管理模块和图像管理模块； 所述图像采集模块用于录入图像数据和对应的图像信息，生成图像数据包发送至图像处理模块； 所述图像处理模块用于分别根据图像数据和图像信息对相应的图像进行区域分类，根据区域分类结果进行图像分割，获取分割图像区域和对应像素点的图像质量数据； 所述图像分析模块用于根据分割图像区域内像素点对应的图像质量数据进行分类处理，获取分割图像区域对应像素点的综合分类结果； 所述模型管理模块用于根据不同综合分类结果设置图像处理子模型，对图像处理子模型进行综合排序，构建图像处理链路和相应的图像处理链路模型； 所述图像管理模块用于将所获得的分割图像区域分别输入至图像处理链路内，根据图像处理链路模型获取相应的分割图像区域的区域增强图像，对区域增强图像进行合并，获取图像数据所对应的自适应增强图像； 模型管理模块构建图像处理链路和相应的图像处理链路模型的过程包括： 获取各个综合分类结果所对应的像素点在图像处理过程中的重要性等级，根据重要性等级对相应的综合分类结果进行排序，根据排序结果依次设置相应的图像处理空间，并将图像处理空间与对应的图像处理子模型相互关联，将相应综合分类结果所对应像素点区域输入至图像处理空间内，将各个图像处理空间进行串联，生成图像处理链路； 获取图像处理链路内各个图像处理空间的图像合并处理过程，生成链路数据集，基于深度学习算法对所构建的链路数据集进行分析处理，构建图像处理链路模型； 所述图像管理模块获取图像数据所对应的自适应增强图像的过程包括： 获取分割图像区域内对应像素点区域的综合分类结果，将其输入至图像处理链路内，由图像处理链路内各个图像处理空间内对应的图像处理子模型依次对相应像素点区域进行分析处理，直至图像处理链路内完成相应分割图像区域的强化分析，将其输入图像处理链路模型内进行分析处理，相应的分割图像区域的区域增强图像； 获取区域增强图像所对应的边缘像素点，根据各个区域增强图像的边缘像素点的分布情况进行区域增强图像合并，获取相应的图像数据所对应的自适应增强图像。

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