哈尔滨师范大学付伟获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨师范大学申请的专利基于多尺度特征融合的图像增强网络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：CN119067900B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411099552.2，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于多尺度特征融合的图像增强网络是由付伟;尹沫涵;杨建柏设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多尺度特征融合的图像增强网络在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，基于多尺度特征融合的图像增强网络，包括特征引导增强模块、特征学习模块、分解子网络以及颜色调整模块，上述网络可以同时增强了色彩和细节，充分利用不同尺度的特征，同时降低网络的计算负载，捕捉反射率分量中丰富的色彩细节特征。
本发明授权基于多尺度特征融合的图像增强网络在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征融合的图像增强网络，其特征在于，包括：特征引导增强模块，由交叉特征注意力CFA与门控特征前馈块GFFB组成，用于基于通道数减少特征提取过程的计算量；特征学习模块，由特征增强块FEB与特征收敛块FCB组成，以每层之间引导的特征Lt作为输入，首先经过特征增强块进行适应性增强，得到初步增强结果随后将其发送到特征收敛块，对特征进行融合收敛，得到清晰收敛的增强特征映射并且整个过程共享参数，特征学习模块将每层输出的特征映射都收敛到相同状态，并参与后续每层特征的上采样融合操作；分解子网络，由三个Conv+LeakyReLU，一个Conv+Sigmoid和CA组成，用于在分解前对图像进行去噪处理，获得照明分量与反射分量；颜色调整模块，包括全局特征提取块和特征交叉学习模块，在U-Net模型的底层嵌入了全局特征提取块GFEB对特征进行保留，采用特征交叉学习模块融合每次上采样与跳跃连接的信息，提取颜色特征。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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