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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利基于高階曲線迭代的無參考低光照圖像增強方法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：CN116912114B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202310805114.2，技術領域涉及：G06T5/90；該發明授權基于高階曲線迭代的無參考低光照圖像增強方法是由唐貴進;范濱靈;崔子冠設計研發完成，并于2023-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于高階曲線迭代的無參考低光照圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了圖像和視頻處理技術領域內的一種基于高階曲線迭代的無參考低光照圖像增強方法，包括以下具體步驟：將用于訓練的原始圖像進行預處理得到預處理圖像；將預處理圖像輸入到一個包含8層特征提取層和2層采樣層的參數構建網絡，提取預處理圖像的特征，得到特征映射參數PM；將預處理圖像和特征映射參數PM輸入到一個高階的迭代增強網絡進行迭代增強得到臨時增強圖像；結合臨時增強圖像、原始圖像和無參考損失函數優化特征映射參數PM，得到最優特征映射參數PMB；將預處理圖像和最優特征映射參數PMB輸入到高階迭代增強網絡得到最后增強圖像。本發明增強了低光照圖像的質量，可用于圖像處理和下游高級視覺任務的圖像預處理。

本發明授權基于高階曲線迭代的無參考低光照圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于高階曲線迭代的無參考低光照圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1將用于訓練的原始圖像進行大小縮放、格式轉換以及歸一化預處理操作得到預處理圖像； 步驟2將預處理圖像輸入到一個包含8層特征提取層和2層采樣層的參數構建網絡中，提取預處理圖像的特征，得到特征映射參數PM； 步驟3將預處理圖像和特征映射參數PM輸入到一個高階的迭代增強網絡進行迭代增強得到臨時增強圖像； 步驟4結合臨時增強圖像、原始圖像和無參考損失函數優化的特征映射參數PM，得到最優特征映射參數PMB； 步驟5將用于測試的原始圖像進行大小縮放、格式轉換以及歸一化預處理操作得到預處理圖像； 步驟6將預處理圖像和最優特征映射參數PMB輸入到高階迭代增強網絡中，以得到最后增強圖像； 所述步驟2具體為： 步驟2-1參數構建網絡是以卷積神經網絡為基礎搭建的10層網絡，其中第1層至第6層、第8層至第9層為特征提取層，第7層和第10層為上采樣層，預處理圖像經過參數構建網絡提取特征信息，可以得到24通道的特征映射參數PM； 步驟2-2對于特征提取層，第1層、第3層和第5層采用殘差跳躍連接，即分別將這3層的輸入特征圖與輸出特征圖相加，第4層的輸出特征圖與第5層的輸出特征圖利用Concat融合特征之后輸入到第6層，第3層的輸出特征圖與第7層的輸出特征圖利用Concat融合特征之后輸入到第8層，第2層的輸出特征圖與第8層的輸出特征圖利用Concat融合特征之后輸入到第9層； 步驟2-3對于采樣層，第7層和第10層均采用雙線性插值法對輸入特征圖進行上采樣，利用第2層輸出特征圖的大小來規定第7層輸出特征圖的大小，利用預處理圖像的大小來規定第10層輸出特征圖的大小； 步驟2-4特征提取層結構統一，主要由卷積層和激活函數層組成，其中卷積層主要選用逐點卷積和深度卷積，逐點卷積層的卷積核大小為1×1，深度卷積層的卷積核大小為3×3，第一個逐點卷積層的輸入通道數和Pn-1的通道數Cn-1保持一致，第二個逐點卷積層的輸出通道數和Pn的通道數Cn保持一致，Pn-1為上一個特征提取層的輸出特征圖，同時也是當前特征提取層的輸入特征圖，Pn則為當前特征提取層的輸出特征圖，同時也是下一個特征提取層的輸入特征圖，在這兩個逐點卷積層之間的所有深度卷積層的輸入、輸出通道數都保持一致，第1層至第6層、第8層至第9層依次為6、48、48、96、96、96、96、48； 所述步驟3具體為： 步驟3-1迭代增強網絡由8個迭代增強層組成，其中每個迭代增強層結構相同，均需完成一次曲線迭代的操作以達到逐步增強圖像的效果，迭代公式如下： Ixn＝Ixn-1+PMn×1-Ixn-1,n∈[1,8] 其中Ixn為第n個迭代增強層的增強輸出圖，Ixn-1為第n-1個迭代增強層的增強輸入圖，PMn是n個迭代增強層的特征映射參數，+表示逐元素加，×表示逐元素乘，當n取1時，迭代公式右側的Ixn-1表示輸入的預處理圖像； 步驟3-2將24×256×256的特征映射參數PM拆分為8個3×256×256的特征映射參數PMn，其中n∈[1,8]，每個特征映射參數PMn都是3通道，對應增強預處理圖像的R、G、B三個通道，將拆分之后的8個特征映射參數PMn分別輸入到迭代增強網絡的8個迭代增強層，作為第n層即當前迭代增強層的迭代映射參數來動態地調整由上一層輸出的迭代增強圖像Ixn-1，完成第n層的迭代增強之后再輸出新的迭代增強圖像Ixn給下一個迭代增強層即第n+1層。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。