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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利ISP超参数迭代式优化方法、装置和电子设备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：CN121190778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511170690.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权ISP超参数迭代式优化方法、装置和电子设备是由李兵;覃海纳;王隽;胡卫明设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本ISP超参数迭代式优化方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种ISP超参数迭代式优化方法、装置和电子设备，该方法包括：获取预先构建的超参数预测模型，超参数预测模型根据给定的原始图像及其对应的下游视觉任务构建。通过正向过程对训练数据中的ISP超参数序列逐步掩码得到部分掩码的ISP超参数序列。基于部分掩码的ISP超参数序列和对应原始图像训练超参数预测模型。为目标图像初始化全掩码ISP超参数序列。将目标图像和全掩码ISP超参数序列作为模型输入，通过反向过程迭代预测被掩码超参数。通过由粗到细的超参数预测范式，其迭代预测过程不再严格按照固定序列依赖参数，使得模型能够自然进行上下文学习，有效识别和利用全体参数之间的相互关联。

本发明授权ISP超参数迭代式优化方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种ISP超参数迭代式优化方法，其特征在于，包括： 获取预先构建的超参数预测模型，所述超参数预测模型根据给定的原始图像及其对应的下游视觉任务构建； 通过正向过程对训练数据中的ISP超参数序列逐步掩码，得到部分掩码的ISP超参数序列； 基于所述部分掩码的ISP超参数序列和对应原始图像，训练所述超参数预测模型，得到训练完成的超参数预测模型； 获取目标图像，为所述目标图像初始化全掩码ISP超参数序列； 将所述目标图像和所述全掩码ISP超参数序列作为所述训练完成的超参数预测模型的输入，通过反向过程迭代预测被掩码超参数，输出完整的优化ISP超参数序列； 所述反向过程，包括： 将当前ISP超参数序列和所述目标图像输入所述训练完成的超参数预测模型，预测被掩码超参数，获取预测结果； 基于所述预测结果更新所述当前ISP超参数序列，得到更新后的ISP超参数序列； 调整掩码比例，并基于调整后的掩码比例对所述更新后的ISP超参数序列进行重掩码，生成新的ISP超参数序列，并将所述当前ISP超参数序列更新为所述新的ISP超参数序列； 重复预测被掩码超参数、更新序列、调整掩码比例和重掩码的过程，直至掩码比例t降至0时，输出完整的优化ISP超参数序列； 所述超参数预测模型仅在被掩码标记的超参数上计算回归损失进行训练；所述超参数预测模型包括视觉特征提取层和超参数预测层； 所述基于所述部分掩码的ISP超参数序列和对应原始图像，训练所述超参数预测模型，得到训练完成的超参数预测模型，包括： 基于所述视觉特征提取层从所述原始图像提取视觉特征； 将所述部分掩码的ISP超参数序列和所述视觉特征输入所述超参数预测层，获取被掩码超参数的预测输出； 基于被掩码超参数的预测输出和真实标签计算回归损失，基于所述回归损失通过反向传播更新所述超参数预测层的模型参数；其中，所述真实标签为ISP超参数序列中的真实超参数值。

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