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龙图腾网获悉深圳众庭联合科技有限公司;清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种黑夜道路监测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：CN120047334B 。

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：202510186681.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种黑夜道路监测图像增强方法是由张志庭;金欣;曾云辉;李黎明;郑剑峰;黄晓川;周悦设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黑夜道路监测图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种黑夜道路监测图像增强方法，包括：收集白天场景的来自不同传感器的道路监测图像并进行预处理；基于黑夜场景的动态物体推测图像；设计GAN模型进行训练和优化。生成基于黑夜场景的超分辨率与时空连续性增强的图像；对输入的图像恢复高频纹理和边缘信息，增强图像的局部细节，同时在低对比度区域进行纹理恢复和细微边缘增强，生成细节增强后的图像，最终对细节增强后的图像进行全局优化，生成最终增强后的黑夜道路监测图像。本发明解决了现有技术在黑夜图像处理中的诸多难题。通过将可见光图像、红外图像、深度图像等多种传感器数据进行融合，并利用白天场景建模来推测黑夜中的动态物体。

本发明授权一种黑夜道路监测图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种黑夜道路监测图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 收集白天场景的来自不同传感器的道路监测图像并进行预处理，基于所述预处理后的道路监测图像进行多模态特征融合，生成融合后的特征，输入到GAN模型，其中，所述融合后的特征通过对所述多模态特征进行加权融合得到；其中，所述道路监测图像包括可见光图像、红外图像和深度图像； 在由不同传感器获取的多个道路监测图像中，基于多个预处理后的道路监测图像构建白天静态场景模型，基于白天静态场景模型利用黑夜中的红外图像和深度图像进行动态物体推测，基于动态物体推测的结果与白天静态场景模型的输出进行匹配，以恢复黑夜场景中的动态物体，生成基于黑夜场景的动态物体推测图像； 基于黑夜场景的动态物体推测图像，设计GAN模型进行训练和优化，对基于黑夜场景的动态物体推测图像进行图像复原与细节恢复，输出低分辨率图像，所述低分辨率图像能够在细节和物体形态上逼近真实的白天场景； 基于黑夜场景的低分辨率图像，对所述基于黑夜场景的低分辨率图像进行超分辨率增强和时空连续性增强，分别生成超分辨率损失和时空一致性损失，基于确定的超分辨率损失和时空一致性损失进行联合优化，确保这两个目标的兼容性，生成基于黑夜场景的超分辨率与时空连续性增强的图像； 在生成基于黑夜场景的超分辨率与时空连续性增强的图像中，对输入的图像恢复高频纹理和边缘信息，增强图像的局部细节，同时在低对比度区域进行纹理恢复和细微边缘增强，生成细节增强后的图像，最终对细节增强后的图像进行全局优化，生成最终增强后的黑夜道路监测图像。

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