发明专利已授权

一种基于语义引导的动态融合网络弱光环境图像增强方法

📄 申请号：CN202511259314.8 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2025-09-04

公开号

CN121095089B

公开日

2026-02-17

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_60

IPC 分类号

G06T5_60 , G06T5_20 , G06T5_94 , G06V10_52 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_26 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

图像增强图像增强深度学习计算机视觉

应用场景

安防监控, 自动驾驶, 无人机巡检, 遥感图像处理, 手机摄影

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摘要

本发明提供一种基于语义引导的动态融合网络弱光环境图像增强方法，属于图像处理技术领域。本方法包括步骤：基于无监督训练框架构建多尺度动态融合网络模型输入弱光图像获得估计光照图；利用Retinex分解方法基于估计光照图得到弱光增强图像；所述多尺度动态融合网络模型获得估计光照图过程包括：对弱光图像进行多尺度特征提取获得多尺度特征图，并通过通道‑空间注意力进行融合获得综合特征图；对综合特征图进行自适应频谱动态滤波获得滤波特征图；将弱光图像进行语义分割获得语义分割图；融合语义分割图和滤波特征图获得估计光照图。本方法通过构建多尺度动态融合网络模型进行弱光图像增强，鲁棒性增强的同时保持局部细节和全局照明一致性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：76 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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