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！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种自适应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：CN121073805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511638327.6，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种自适应图像增强方法是由朱淑娟;张梓正;徐雨甜;潘正祥;刘敏;吴祖杨设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应图像增强方法，属于图像处理技术领域，方法包括：获取待增强的原始图像并将其转换为灰度图；采用不完全贝塔函数作为灰度变换函数对灰度图进行增强处理，得到增强后的图像；其中，不完全贝塔函数的图像增强参数是利用改进的武术学习优化算法进行自适应寻优得到的最优图像增强参数；改进的武术学习优化算法通过强化学习机制为图像增强参数动态选择学习策略中的学习模式进行参数更新，搜索使图像质量评价函数值最优的图像增强参数作为最优图像增强参数。该方法能够自适应确定最优图像增强参数，提高对复杂图像的增强效果，解决传统图像增强算法在全局优化能力、自适应调节、多目标平衡等方面的局限性。

本发明授权一种自适应图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应图像增强方法，其特征在于，包括： 获取待增强的原始图像并将其转换为灰度图； 采用不完全贝塔函数作为灰度变换函数对灰度图进行增强处理，得到增强后的图像； 其中，不完全贝塔函数的图像增强参数是利用改进的武术学习优化算法进行自适应寻优得到的最优图像增强参数； 改进的武术学习优化算法通过强化学习机制为图像增强参数动态选择学习策略中的学习模式进行参数更新，搜索使图像质量评价函数值最优的图像增强参数作为最优图像增强参数； 不完全贝塔函数为： ； 其中，表示灰度图的归一化的像素值，表示灰度图经不完全贝塔函数增强处理后新的归一化的像素值，为积分变量，和为图像增强参数的二维分量； 改进的武术学习优化算法包括： 生成若干组图像增强候选参数构成图像增强候选参数集合； 计算图像增强候选参数集合中每一组图像增强候选参数对应的图像质量评价函数值； 基于当前图像增强候选参数对应的图像质量评价函数值的提升状态，根据强化学习机制的Q值表，为当前图像增强候选参数自适应选择学习策略中Q值最高的学习模式，并根据所选择的学习模式更新图像增强候选参数； 重复迭代，直至达到迭代终止条件为止，输出使图像质量评价函数值最优的图像增强候选参数作为最优图像增强参数； 生成若干组图像增强候选参数构成图像增强候选参数集合包括： 利用佳点集方法生成均匀分布的若干组图像增强候选参数，并利用随机反向学习为每组图像增强候选参数生成反向参数； 将图像增强候选参数和反向参数合并，构成图像增强候选参数集合； 其中，利用佳点集方法生成均匀分布的若干组图像增强候选参数的公式为： ； 其中，表示第个图像增强候选参数的第维分量的位置，对应第1维分量，对应第2维分量，、分别表示的下界、上界，为一个质数，，表示图像增强候选参数的总维度，表示对进行取模运算，取的小数部分； 利用随机反向学习为每组图像增强候选参数生成反向参数的公式为： ； 其中，表示第个图像增强候选参数对应的反向参数的第维分量的位置，对应第1维分量，对应第2维分量，表示一个在区间内均匀分布的随机数。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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。