中国科学院国家空间科学中心李睿智获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利低照度彩色偏振图像的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：CN120298220B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510329759.2，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权低照度彩色偏振图像的增强方法及系统是由李睿智;付利平;贾楠;白雪松;王天放;肖思;江芳;彭如意设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本低照度彩色偏振图像的增强方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供的低照度彩色偏振图像的增强方法及系统，涉及人工智能技术领域，其中，低照度彩色偏振图像的增强方法通过获取待增强的低照度彩色偏振图像对应的第一关键参数，将待增强的低照度彩色偏振图像及第一关键参数输入训练过的深度学习模型，根据第一关键参数，训练过的深度学习模型生成待增强的低照度彩色偏振图像在正常照度下的多个彩色偏振图像，对低照度彩色偏振图像进行增强，适用性较强，提高了生成的图像的整体质量。
本发明授权低照度彩色偏振图像的增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低照度彩色偏振图像的增强方法，包括： 获取步骤：获取待增强的低照度彩色偏振图像对应的第一关键参数，其中，所述第一关键参数至少包括偏振相机的第一位置信息及第一角度信息； 输入步骤：将待增强的所述低照度彩色偏振图像及所述第一关键参数输入训练过的深度学习模型； 生成步骤：根据所述第一关键参数，训练过的所述深度学习模型生成待增强的所述低照度彩色偏振图像在正常照度下的多个彩色偏振图像，对所述低照度彩色偏振图像进行增强，其中，多个所述彩色偏振图像包括光强图像、偏振角图像及偏振度图像； 训练过的深度学习模型的训练过程包括： 在不同的照度及角度下，采集多类目标物体，分别得到多类所述目标物体对应的彩色偏振图像； 分别获取多个所述彩色偏振图像对应的第二关键参数，其中，所述第二关键参数至少包括偏振相机的第二位置信息、第二角度信息及多个所述彩色偏振图像对应的第二偏振角图像、第二偏振度图像； 将多个所述彩色偏振图像及对应的第二关键参数作为训练数据集输入深度学习模型，对所述深度学习模型进行训练，得到训练过的深度学习模型。
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