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龍圖騰網獲悉東莞潛星電子科技有限公司申請的專利車載圖像傳感器的圖像增強方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119559071B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510116658.7，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權車載圖像傳感器的圖像增強方法及系統是由周海生;周炎新設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本車載圖像傳感器的圖像增強方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像增強領域，尤其涉及一種車載圖像傳感器的圖像增強方法及系統。該方法包括以下步驟：獲取車輛多個角度的行車記錄圖像；對車輛多個角度的行車記錄圖像進行動態場景自適應曝光調節，從而得到多個自適應曝光行車圖像；對多個自適應曝光行車圖像進行深度網絡噪聲識別，并進行逐個子圖像動態濾波降噪，從而生成多個濾波降噪優化圖像；對多個曝光子圖像進行圖像紋理分析，并進行紋理失真重構，以構建多個紋理重構圖像；對多個紋理重構圖像進行道路物體視覺識別，并進行自適應對比度增強處理，從而構建多個細節對比度增強圖像。本發明實現了高清、穩定的全景車載圖像。

本發明授權車載圖像傳感器的圖像增強方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種車載圖像傳感器的圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：獲取車輛多個角度的行車記錄圖像；對車輛多個角度的行車記錄圖像進行動態場景自適應曝光調節，從而得到多個自適應曝光行車圖像； 步驟S2：對多個自適應曝光行車圖像進行深度網絡噪聲識別，并進行逐個子圖像動態濾波降噪，從而生成多個濾波降噪優化圖像； 步驟S3：對多個曝光子圖像進行圖像紋理分析，并進行紋理失真重構，以構建多個紋理重構圖像； 步驟S4：對多個紋理重構圖像進行道路物體視覺識別，并進行自適應對比度增強處理，從而構建多個細節對比度增強圖像； 步驟S5：基于車載傳感器監測車輛實時振動參數；基于車輛實時振動參數對多個細節對比度增強圖像進行幾何姿態振動畸變分析及動態瞬時畸變校正處理，從而生成動態畸變校正圖像； 步驟S6：對動態畸變校正圖像進行幾何變換配準，并進行動態全景圖像拼接，從而構建全景行為優化圖像模型； 其中，步驟S1具體步驟為： 步驟S11：獲取車輛多個角度的行車記錄圖像； 步驟S12：對車輛多個角度的行車記錄圖像進行逐個圖像場景深度語義分割，以得到每一個圖像的場景語義特征； 步驟S13：根據每一個圖像的場景語義特征進行圖像區域分割，從而生成多個不同場景語義區域； 步驟S14：對多個不同場景語義區域進行環境光動態變化分析，以生成不同場景的環境光動態特征； 步驟S15：根據不同場景的環境光動態特征對多個不同場景語義區域進行動態場景自適應曝光調節，從而得到多個自適應曝光行車圖像； 其中，所述動態場景自適應曝光調節具體為： 對多個不同場景語義區域進行場景區域分類，從而得到天空區域、道路區域、車輛區域及建筑物區域； 所述不同場景的環境光動態特征具體包括：天空環境光亮度變化特征、道路區域亮度分布特征、車輛表面光特征及建筑物局部亮度強度； 基于天空環境光亮度變化特征對天空區域進行過曝減低處理，從而得到天空區域過曝優化圖像； 對道路區域進行局部亮度分布識別，以提取道路偏暗區域圖像； 根據道路區域亮度分布特征對道路偏暗區域圖像進行高曝光處理，以生成高曝光道路區域圖像； 對車輛區域進行表面反光點識別，以生成車輛表面反光特征點； 基于車輛表面光特征對車輛表面反光特征點進行局部曝光調整，以得到局部曝光車輛區域圖像； 基于建筑物局部亮度強度對建筑物區域進行自適應曝光補償，以得到自適應曝光建筑物區域圖像； 其中，步驟S4的具體步驟為： 步驟S41：對多個紋理重構圖像進行道路物體視覺識別，標記多個道路物體節點； 步驟S42：對多個道路物體節點進行道路語義特征挖掘，從而得到每一個物體節點的道路語義特征； 步驟S43：根據每一個物體節點的道路語義特征進行道路內容優先級分析，以生成每一個物體節點的道路內容優先級； 步驟S44：對多個道路物體節點進行物體邊緣細節挖掘，以生成每一個物體的邊緣細節特征； 步驟S45：基于每一個物體節點的道路內容優先級對每一個物體的邊緣細節特征進行自適應對比度增強處理，從而構建多個細節對比度增強圖像； 其中，步驟S5的具體步驟為： 步驟S51：基于車載傳感器監測車輛實時振動參數； 步驟S52：對車輛實時振動參數進行時序振動特征演化，得到車輛時序振動特征； 步驟S53：根據車輛時序振動特征對多個細節對比度增強圖像進行幾何姿態振動畸變分析，從而生成行車圖像振動畸變特征； 步驟S54：基于行車圖像振動畸變特征進行動態瞬時畸變校正處理，從而生成動態畸變校正圖像。

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