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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于可训练HSL色域分布的低照度图像增强方法和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：CN119090729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411166205.7，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权基于可训练HSL色域分布的低照度图像增强方法和装置是由蒋荣欣;赵潇汉;田翔;陈耀武设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可训练HSL色域分布的低照度图像增强方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可训练HSL色域分布的低照度图像增强方法和装置，包括：对低照度RGB图像转换为HSL色域后利用转换函数进行数据分布调整得到目标色域数据分布；将目标色域数据分布分别输入深度学习模型的亮度提升模块和色彩降噪模块并融合输出增强目标色域图像，对增强目标色域图像进行色域逆变换得到增强RGB图像；构建目标色域损失和RGB色域损失训练深度学习模型并优化转换函数；基于优化后的转换函数将新的低照度RGB图像进行色域转换到目标色域后输入训练后的深度学习模型再进行色域逆变换得到增强RGB图像。本发明基于可训练HSL色域数据分布能在大幅提升低照度图像增强效果的同时降低模型计算复杂度。

本发明授权基于可训练HSL色域分布的低照度图像增强方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于可训练HSL色域分布的低照度图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 将低照度RGB图像的RGB色域数据分布转换为HSL色域数据分布，对HSL色域数据分布基于转换函数进行数据分布调整得到目标色域数据分布，包括：对HSL色域数据分布的向量HSL＝H,S,L使用转换函数进行数据分布调整得到目标色域数据分布，其中H为色调，S为饱和度，L为亮度，转换函数公式如下： XYZ＝fH,S,L 其中，XYZ为将HSL色域数据分布映射为目标色域数据分布的新的三维坐标，f·为转换函数； 转换函数f·的具体计算步骤如下： θ＝clampL-0.5,-0.5,0.5 其中，θ为调整后的色调值，clamp·为数值限制函数； color_sensitive＝cosθ·π+εk 其中，color_sensitive为色彩敏感度，ε为小常数，k为紧凑指数，k即为转换函数中待优化的参数； cx＝cos2·π·H cy＝sin2·π·H 其中，cx为色调的余弦值，cy为色调的正弦值，cos·为余弦函数，sin·为正弦函数； X＝color_sensitive·S·cx Y＝color_sensitive·S·cy Z＝L 其中，X、Y和Z分别为目标色域数据分布的新的三维坐标中的三个坐标值，X和Y表示色彩，Z表示亮度； 将目标色域数据分布分别输入深度学习模型的亮度提升模块和色彩降噪模块并将两个模块的结果融合后输出增强目标色域图像，对增强目标色域图像进行色域逆变换最终得到增强RGB图像； 将低照度RGB图像对应的明亮RGB图像作为第二标签，将明亮RGB图像进行数据分布调整后的目标色域图像作为第一标签，基于第一标签和增强目标色域图像构建目标色域损失，基于第二标签和增强RGB图像构建RGB色域损失，基于目标色域损失和RGB色域损失训练深度学习模型并同时优化转换函数，即通过训练调整HSL色域数据分布； 基于优化后的转换函数将新的低照度RGB图像的RGB色域转换到目标色域后输入训练后的深度学习模型中推理，对推理结果进行色域逆变换最终实现低照度图像增强。

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