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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种低对比度图像联合增强和超分辨率重建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：CN116091312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211551672.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种低对比度图像联合增强和超分辨率重建方法是由邓鹤;程开;陈忠;张晓龙;邓春华;朱子奇设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低对比度图像联合增强和超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低对比度图像联合增强和超分辨率重建方法，首先，将低对比度图像进行多尺度高斯滤波；其次，采用S函数扩展商图的成像动态范围；然后，对扩展结果进行颜色校正，获得对比度提升的图像；最后，通过全变分约束的盲超分辨率重建模型优化对比度提升图像的分辨率和细节信息，获得细节信息和分辨率改善结果。低对比度图像联合增强和超分辨率重建有助于克服图像不利因素的影响，如对比度分辨率偏低、细节模糊，为图像特征提取、图像解译等奠定基础。

本发明授权一种低对比度图像联合增强和超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种低对比度图像联合增强和超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对低对比度图像进行多尺度高斯滤波，表示像素点坐标； 步骤2、计算低对比度图像与多尺度高斯滤波后的高斯滤波图像逐像素比值结果，获得商图，为不同尺度高斯滤波的高斯函数的序号； 步骤3、对商图首先进行归一化变换获得归一化结果图，再对归一化结果图进行S函数变换，进一步获得加权的成像动态扩展图； 步骤4、对步骤3得到的加权的成像动态扩展图进行颜色校正，获得颜色校正图，，其中是图像的通道数， 步骤5、根据步骤4获得的增强结果输入到盲超分辨率重建模型重建后，输出超分辨率重建结果Y和模糊退化核估计K，根据超分辨率重建结果Y和模糊退化核估计K进行全变分约束获得优化后的超分辨率重建结果X， 所述步骤1的多尺度高斯滤波基于以下公式： ， 其中，表示第种高斯函数对应的高斯滤波图像，表示多尺度高斯滤波函数，表示像素点坐标，表示高斯函数的标准差， 不同尺度的高斯函数的标准差基于以下公式： 不同尺度的高斯函数的标准差不同， 所述步骤2中商图基于以下公式： 其中，为正数， 所述归一化结果图基于以下公式： , 其中，是归一化结果图，表示商图像素点幅值的最大值，表示商图像素点幅值的最小值， 所述步骤3中S函数变换基于以下公式： , 其中，和为常数。

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