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龙图腾网恭喜四川省铁路建设有限公司;四川路桥建设集团股份有限公司申请的专利一种隧道掌子面低质量图像智能修复方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119048400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411086751.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种隧道掌子面低质量图像智能修复方法及装置是由甘生俊;周和祥;王崇交;桂登斌;万雨航;李锴男;段伟;雷晓莉;彭云;叶庆;李贱五;陈凯;贾鑫;杨琪;张天翼;冯霄暘;向英杰设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道掌子面低质量图像智能修复方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种隧道掌子面低质量图像智能修复方法及装置，主要解决隧道施工现场因光照不足和压缩传输导致的图像质量问题。本方法包括以下步骤：首先，从隧道施工现场采集图像，随后利用基于卷积神经网络DenseNet121的自动分类系统将图像分为高质量与低质量两类，其中低质量图像进一步分类为低分辨率、低光照及其他类型。此分类通过F1分数和混淆矩阵进行精确评估。进一步地，基于分类结果和通过F1分数及混淆矩阵进行的性能评估，对分类后的低质量图像进行修复处理：低光照图像通过EnlightenGAN模型进行光照增强，低分辨率图像则通过BSRGAN模型进行超分辨率处理以提升其细节和清晰度。最终，修复后的图像根据其质量结果被存储或剔除，只有达到高质量标准的图像被保留。

本发明授权一种隧道掌子面低质量图像智能修复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种隧道掌子面低质量图像智能修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取隧道掌子面图像；S2、对所述隧道掌子面图像进行图像质量分类，包括以下步骤：S21、利用基于卷积神经网络的DenseNet121网络对所述隧道掌子面图像进行处理和分类，获取图像分类初步结果；并将所述隧道掌子面图像分类为高质量图像、低分辨率图像、低光照图像和其他类图像；所述高质量图像为达到预设标准的图像；所述预设标准基于图像的分辨率和光照强度；S22、利用F1分数和混淆矩阵对所述图像分类初步结果进行评估；S3、对S21所述低质量图像进行迭代的图像修复处理；对所述低光照图像使用EnlightenGAN模型自动进行光照增强，对所述低分辨率图像使用BSRGAN模型进行超分辨率处理；经迭代修复后达到预设标准的所述低质量图像归类为所述高质量图像；无法达到预设标准的所述低质量图像归类为其他类图像；S4、根据S3的图像修复结果，存储所述高质量图像，剔除所述其他类图像。

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