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龍圖騰網(wǎng)獲悉中鐵第一勘察設(shè)計院集團(tuán)有限公司申請的專利一種無人機(jī)遙感影像暗光增強(qiáng)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116342407B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310128657.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/92；該發(fā)明授權(quán)一種無人機(jī)遙感影像暗光增強(qiáng)方法是由魏域君;李丹;陳富強(qiáng);劉亞林;劉雨鑫;何小飛;張衛(wèi)龍;武瑞宏;張占忠;田社權(quán);周東衛(wèi)設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-02-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種無人機(jī)遙感影像暗光增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種無人機(jī)遙感影像暗光增強(qiáng)方法。傳統(tǒng)的遙感影像暗光增強(qiáng)方法效果都不令人滿意。本發(fā)明首先對無人機(jī)遙感影像進(jìn)行調(diào)色，生成光照增強(qiáng)后的影像，制作暗光增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；其次，構(gòu)建多分支融合的高分辨率卷積網(wǎng)絡(luò)RS?HRNet，完成多尺度特征的融合，最后生成的特征既包含高層次語義信息，又能保持很高的分辨率；接著在暗光增強(qiáng)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型RS?HRNet，利用反向傳播算法訓(xùn)練得到RS?HRNet模型參數(shù)；最后將影像分塊送入模型進(jìn)行增強(qiáng)，拼接得到最終的暗光增強(qiáng)結(jié)果。本發(fā)明具有易于實(shí)現(xiàn)、操作簡單，效率高等優(yōu)點(diǎn)，可以為無人機(jī)影像提供一種快速便捷的暗光增強(qiáng)方式。

本發(fā)明授權(quán)一種無人機(jī)遙感影像暗光增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種無人機(jī)遙感影像暗光增強(qiáng)方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一：暗光增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集制作 用調(diào)色軟件對生產(chǎn)過程中獲取的原始暗光圖像進(jìn)行人工調(diào)色，生成光照增強(qiáng)影像，將原始暗光圖像與光照增強(qiáng)影像成對構(gòu)成暗光增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 步驟二：多分支融合的高分辨率卷積網(wǎng)絡(luò)RS-HRNet的構(gòu)建 RS-HRNet在網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置了多個分支結(jié)構(gòu)，每個分支都在最開始與最后采用了兩層卷積層，RS-HRNet前兩層卷積層的采樣間隔為1，中間采用了并列的殘差網(wǎng)絡(luò)基本單元Bottleneck作為基本單元；第一個分支保存特征圖的尺寸不變，無降采樣操作，后面分支依次在前一個分支的基礎(chǔ)上進(jìn)行2倍降采樣，獲取多個尺度下的圖像特征，通過連接多個并行分支進(jìn)行圖像特征的相互交換，完成多尺度特征的融合； 步驟三：模型訓(xùn)練 在步驟一中制作的暗光增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型RS-HRNet，再利用反向傳播算法訓(xùn)練得到RS-HRNet模型參數(shù)； 所述模型RS-HRNet的訓(xùn)練在開源深度學(xué)習(xí)框架pytorch中進(jìn)行，訓(xùn)練過程中以Charbonnier函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)，損失函數(shù)如下： 其中為常量； 步驟四：影像分塊送入模型進(jìn)行處理 讀入待增強(qiáng)暗光無人機(jī)影像數(shù)據(jù)后，利用滑動窗口法對原始暗光圖像進(jìn)行分塊，得到多塊處理單元，將每個處理單元送入RS-HRNet模型中，輸出對應(yīng)的暗光增強(qiáng)結(jié)果； 假設(shè)原始影像尺寸大小為，分塊尺寸大小為，分塊滑動間隔為s，利用滑動窗口法的分塊步驟如下： S4.1：沿著X方向，按照步長s進(jìn)行橫向滑動，取固定窗口的圖像數(shù)據(jù)，滑動窗口左上角與右下角的圖像坐標(biāo)分別為（，0），（，p），滑動窗口滑動到X方向圖像邊緣停止； S4.2：沿著Y方向，按照步長s進(jìn)行橫向滑動，取固定窗口的圖像數(shù)據(jù)，滑動窗口左上角與右下角的圖像坐標(biāo)分別為（0，），（p，），滑動窗口滑動到Y(jié)方向圖像邊緣停止；步驟五：合并分塊處理結(jié)果，生成最終增強(qiáng)結(jié)果 將步驟四獲得的分塊暗光增強(qiáng)結(jié)果合并，生成最終大范圍原始影像的增強(qiáng)結(jié)果； 步驟五中分塊進(jìn)行拼接時，重疊區(qū)域的像素值通過平均重疊的兩個分塊對應(yīng)像素值得到，計算公式如下： 其中g(shù)為分塊拼接后原始大尺度影像對應(yīng)的增強(qiáng)影像的像素值，為該像素在對應(yīng)分塊增強(qiáng)結(jié)果中的像素值，n為包含該像素的分塊數(shù)。

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