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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种曝光等级引导的低光低分辨率图像质量优化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：CN116228578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310187873.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种曝光等级引导的低光低分辨率图像质量优化方法是由陆峰;庄超群;许明杰设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种曝光等级引导的低光低分辨率图像质量优化方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了一种曝光等级引导的低光低分辨率图像质量优化方法。该方法的一具体实施方式包括：获取低光低分辨率的退化图像及退化图像对应的曝光水平，训练曝光估计模型，训练完成后给定新的低光低分辨率的退化图像，预测退化图像对应的曝光水平；获得退化图像的曝光信息，随机融合两张场景相同、曝光等级不同图像的RGB信息及RGB信息对应的曝光等级信息；构建图像修复模型，使用数据增强后的结果对图像修复模型进行训练，图像修复模型训练完成后，输入低光低分辨率的图像，获得正常曝光高分辨率的图像结果。该实施方式通过退化图像与图像真值之间的关联关系，给整体的优化网络更多信息引导，进而提高整体的图像质量提升效果。

本发明授权一种曝光等级引导的低光低分辨率图像质量优化方法在权利要求书中公布了：1.一种曝光等级引导的低光低分辨率图像质量优化方法，包括： 获取低光低分辨率的退化图像及退化图像对应的曝光水平，训练曝光估计模型，训练完成后给定新的低光低分辨率的退化图像，预测退化图像对应的曝光水平； 其中，随机选择两张场景相同、曝光等级不同的低光、低分辨率图像和，并使用曝光估计模块分别估计二者的曝光等级和，并将它们复制、扩展成曝光等级图和，其尺寸为，其中，H和W分别表示输入图像的高和宽，随机生成一个服从高斯分布的0‑1矩阵，这两张图像和它们对应的曝光等级图根据进行线性加权组合： ，，融合之后的低光、低分辨率图像会和融合之后的曝光等级图进行通道级别的拼接： ，其中，表示像素级别的拼接操作，作为后续的图像修复子网络的输入； 获得退化图像的曝光信息，随机融合两张场景相同、曝光等级不同图像的RGB信息及RGB信息对应的曝光等级信息，完成数据增强； 构建图像修复模型，使用数据增强后的结果对图像修复模型进行训练，图像修复模型训练完成后，输入低光低分辨率的图像，获得正常曝光高分辨率的图像结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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