买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利低光图像增强方法、系统、终端以及存储介质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：CN115358943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210955409.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权低光图像增强方法、系统、终端以及存储介质是由曹伟;宋展;叶于平设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本低光图像增强方法、系统、终端以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种低光图像增强方法、系统、终端以及存储介质。所述方法包括：根据传统Retinex视觉成像模型，建立新视觉成像模型；根据建立的新视觉成像模型，估计光照分量的初始值；在新视觉成像模型下，结合估计的光照分量的初始值和反射分量在实际成像中的分布特性，提出变分框架下的优化目标函数；采用变分寻优法对提出的优化目标函数进行求解，分解得到优化后的光照分量和反射分量；对优化目标函数分解得到的光照分量进行动态范围调整；根据新视觉成像模型将优化后的反射分量映射回调整动态范围的光照分量，从而使得低光图像达到高可视性和高信噪比的增强效果。本发明能够生成兼具高可视性和高信噪比的低光增强图像。

本发明授权低光图像增强方法、系统、终端以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种低光图像增强方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： a.根据传统Retinex视觉成像模型，建立新视觉成像模型； b.根据建立的新视觉成像模型，估计光照分量的初始值； c.在新视觉成像模型下，结合估计的光照分量的初始值和反射分量在实际成像中的分布特性，提出变分框架下的优化目标函数； d.采用变分寻优法对提出的优化目标函数进行求解，分解得到优化后的光照分量和反射分量； e.利用非线性gamma函数对优化目标函数分解得到的光照分量进行动态范围调整；根据新视觉成像模型将优化后的反射分量映射回调整动态范围的光照分量，从而使得低光图像达到高可视性和高信噪比的增强效果；其中： 所述的步骤a中： 所述新视觉成像模型为： 其中，P为相机捕获图像，R为反射分量，L为光照分量，为基于像素的点乘运算符，N为噪声分量； 所述的步骤c包括： S3.1，光照分量L在整幅图像中满足空间的分段平滑性； S3.2，光照分量L在整幅图像内的强度值大于等于捕获图像的强度值，即L≥P； S3.3，反射分量R在整幅图像中满足空间的分段常数，并在低亮度处包含噪声； S3.4，反射分量R的细节与捕获图像中的细节具有一致性； S3.5，通过实验可以观察到的是：低光环境下，反射分量与光照分量的乘积接近于捕获图像，用于两者的数值相近性构建对应的数据保真项； 通过以上先验假设，提出优化目标函数： 其中，λP、λR、λL为用于平衡不同正则项的正的权重因子；为数据保真项，用于保证重组后的结果接近于捕获图像P；为梯度保真项，用于保持分离出的反射分量R在细节上与捕获图像P的保持一致；用于强制反射分量保持空间各向异性平滑，其中作用于R使其在非同质区域保留重要结构的同时在同质区域压缩噪声以提高信噪比；用于强制光照分量L稀疏并分段平滑。

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中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。