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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種用于復雜天氣交通標志檢測的自適應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：CN117132495B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202311091769.4，技術領域涉及：G06T5/90；該發明授權一種用于復雜天氣交通標志檢測的自適應圖像增強方法是由高明裕;王俊帆;楊宇翔;董哲康;何志偉設計研發完成，并于2023-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于復雜天氣交通標志檢測的自適應圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于復雜天氣交通標志檢測的自適應圖像增強方法。本方法設計了一個基于軟注意力機制的MicroCNN模型，通過學習噪聲圖像的特征，得到圖像處理濾波器的參數。將模型輸出參數與提前設置的閾值對比，確定針對本張噪聲圖像所使用的圖像處理濾波器，本按照參數從大到小的順序對濾波器排序，依次對噪聲圖像進行濾波處理。該方法通過神經網絡模型確定濾波器參數，并通過自適應聯合濾波策略動態選擇濾波器組合，利用多個計算量低圖像濾波器之間的排列組合，提高了復雜環境下對圖像優化的靈活性。應用處理后的圖像進行交通標志檢測，可以大幅度提升圖像識別算法對于受復雜天氣影響的交通標志的識別準確率。

本發明授權一種用于復雜天氣交通標志檢測的自適應圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種用于復雜天氣交通標志檢測的自適應圖像增強方法，收集光線充足條件下無遮擋的交通標志圖像，作為訓練標簽；在原圖像的基礎上添加噪聲，模擬復雜天氣情況對交通標志圖像的影響，作為訓練樣本；其特征在于：具體包括以下步驟： 步驟1、設置濾波參數閾值T； 步驟2、構造多個不同的圖像處理濾波器，同時進行參數初始化； 步驟3、構造MicroCNN網絡，輸入訓練樣本，輸出步驟2中所述圖像處理濾波器的參數；所述MicroCNN網絡通過特征提取模塊得到訓練樣本對應的特征圖，再通過軟注意力模塊為特征圖中不同維度的特征賦予權重，最后經過兩個級聯的線性層，輸出帶權重的特征圖； 步驟4、對步驟3得到的圖像處理濾波器參數進行歸一化處理；然后將每個圖像處理濾波器的參數與閾值T進行比較，保留所有參數均大于閾值T的圖像處理濾波器；針對保留的圖像處理濾波器，依次計算其參數均值，并按照參數均值從大到小的順序對圖像處理濾波器進行排列，作為使用順序； 步驟5、對經過步驟4中保留的圖像處理濾波器的參數進行反歸一化處理，按照步驟4中的使用順序對訓練樣本進行濾波處理； 步驟6、計算濾波處理后的圖像與訓練標簽之間的平均絕對誤差LMAE，作為損失函數，更新MicroCNN網絡參數； 步驟7、向訓練后的MicroCNN網絡輸入待處理的交通標志圖像，選擇相應的圖像處理濾波器對該交通標志圖像進行處理，消除復雜天氣的影響后用于下游的交通標志識別任務。

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