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龍圖騰網獲悉廣西大學申請的專利基于深度學習和拉普拉斯金字塔的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：CN117196968B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202310927888.2，技術領域涉及：G06T5/90；該發明授權基于深度學習和拉普拉斯金字塔的低光照圖像增強方法是由常侃;韋新杰;黃夢源;覃慶炮;凌銘陽設計研發完成，并于2023-07-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習和拉普拉斯金字塔的低光照圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習和拉普拉斯金字塔的低光照圖像增強方法：利用拉普拉斯金字塔分解函數將低光照圖像分解為單個LF分量和N個HF分量；采用低頻增強模塊增強LF分量；將增強前的LF分量、增強后的LF分量以及第N個HF分量融合，并輸入跨層特征增強模塊，以LF分量引導第N個HF分量的增強，并令i＝N；將已經增強的第i個HF分量和未增強的第i?1個HF分量共同輸入跨層特征增強模塊，以第i個HF分量引導第i?1個HF分量的增強；若i不等于1，則令i＝i?1并重復執行上一步驟，否則完成所有頻率分量的增強，并采用拉普拉斯金字塔重建函數重建光照增強圖像。本發明在保持相對較小的模型尺寸和較低的計算復雜度的同時，取得了比現有方法更好的性能。

本發明授權基于深度學習和拉普拉斯金字塔的低光照圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習和拉普拉斯金字塔的低光照圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟： a、將低光照圖像輸入到拉普拉斯金字塔分解函數中，將圖像分解為一個LF分量和N個HF分量； b、采用低頻增強模塊增強LF分量；在所述步驟b中：所采用的低頻增強模塊首先采用N 1個卷積層從低光照圖像的LF分量中提取淺層特征；接下來，通過MobileNetv2模塊將特征分辨率降低為原來的12，以減輕計算復雜度；再使用N 2個卷積層對下采樣的特征進行升維，將升維的特征再通過級聯N 3個Transformer挖掘特征圖上的全局相關性以增強特征；隨后將其通過一個卷積層降低通道數并與升維前的特征輸入到特征級聯塊，通過一個卷積層處理并用反卷積層提升已增強特征的分辨率；最后使用N 4個卷積層對已提升分辨率的特征還原為具有3通道的圖像并獲得增強以后的LF分量；其中，所述N 1、 N 2、 N 3和N 4為預設值； c、將增強前的LF分量、增強后的LF分量以及第N個HF分量融合，并輸入跨層特征增強模塊，以LF分量引導第N個HF分量的增強，并令i=N； d、將已經增強的第i個HF分量和未增強的第i-1個HF分量共同輸入跨層特征增強模塊，以第i個HF分量引導第i-1個HF分量的增強； e、若i不等于1，則令i=i-1并重復執行步驟d，否則完成所有頻率分量的增強，并采用拉普拉斯金字塔重建函數重建光照增強圖像。

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廣西大學，其通訊地址為：530000 廣西壯族自治區南寧市西鄉塘區大學東路100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”。