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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇優(yōu)眾微納半導(dǎo)體科技有限公司申請的專利基于聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散的零樣本低光圖像增強(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：CN119919293B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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：202510108487.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/10；該發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散的零樣本低光圖像增強(qiáng)方法是由請求不公布姓名設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散的零樣本低光圖像增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散的零樣本低光圖像增強(qiáng)方法，涉及光學(xué)領(lǐng)域，包括：對低光圖像的頻域進(jìn)行分解；利用馬爾可夫鏈結(jié)構(gòu)模型，對低光圖像進(jìn)行前向擴(kuò)散和反向采樣處理，并結(jié)合多模態(tài)文本監(jiān)督優(yōu)化處理結(jié)果，得到采樣結(jié)果；對采樣結(jié)果的頻域進(jìn)行分解，得到采樣低頻域，利用傅里葉變換對采樣低頻域和低光低頻信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，分別得到采樣低頻域和低光低頻信息的幅度與相位信息；結(jié)合采樣低頻域和低光低頻信息的幅度與相位信息及低光高頻信息，基于逆快速傅里葉變換和逆離散小波變換，通過更新采樣結(jié)果，得到圖像增強(qiáng)輸出。本發(fā)明通過聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散方法解決了低光圖像存在的圖像質(zhì)量差的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散的零樣本低光圖像增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于聯(lián)合頻域先驗引導(dǎo)擴(kuò)散的零樣本低光圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，包括： S1、對低光圖像的頻域進(jìn)行分解，得到低光低頻域、低光高頻域、低光低頻信息和低光高頻信息； S2、利用馬爾可夫鏈結(jié)構(gòu)模型，對低光圖像進(jìn)行前向擴(kuò)散和反向采樣處理，并結(jié)合多模態(tài)文本監(jiān)督優(yōu)化處理結(jié)果，得到采樣結(jié)果； S3、對采樣結(jié)果的頻域進(jìn)行分解，得到采樣低頻域，利用傅里葉變換對采樣低頻域和低光低頻信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，分別得到采樣低頻域和低光低頻信息的幅度與相位信息； S4、結(jié)合采樣低頻域和低光低頻信息的幅度與相位信息及低光高頻信息，基于逆快速傅里葉變換和逆離散小波變換，通過更新采樣結(jié)果，得到圖像增強(qiáng)輸出； 所述S2包括： 將低光圖像輸入至馬爾可夫鏈結(jié)構(gòu)模型； 在低光圖像進(jìn)行前向擴(kuò)散處理的過程中，逐步添入高斯噪聲至低光圖像中，得到純噪聲圖像； 所述前向擴(kuò)散處理過程的表達(dá)式為： ； 式中，qx t |x 0表示在給定初始低光圖像x 0在時刻t圖像x t 的概率分布；N表示正態(tài)分布；x t 表示在時刻t的圖像數(shù)據(jù)；表示擴(kuò)散過程中的參數(shù)，控制圖像在每個時刻中所添加的高斯噪聲；表示高斯分布的協(xié)方差矩陣；I為單位矩陣； 在低光圖像進(jìn)行反向采樣處理的過程中，將純噪聲圖像逐步去噪，得到初步采樣圖像； 所述反向采樣處理過程的表達(dá)式為： ； 式中，表示時刻t的圖像數(shù)據(jù)得到時刻t-1圖像數(shù)據(jù)的概率分布；N表示正態(tài)分布；表示反向采樣過程中時刻t-1恢復(fù)的圖像數(shù)據(jù)；表示高斯分布的均值；表示高斯分布的協(xié)方差矩陣；I表示單位矩陣；控制協(xié)方差大小。

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