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龙图腾网恭喜武汉工程大学申请的专利基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法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：CN118941483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202410911635.0，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法是由李璇;冯昭明;陈巍维;程莉;马雷;张国敏;丁一凡;王杰;陈荣富设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法，包括：将预设的训练图像缩放，对其三色通道计算得到色彩校正因子，将缩放后的训练图像及其色彩校正因子输入增强曲线估计网络，得到增强曲线的参数矩阵，得到每次迭代时相应的增强曲线，通过色彩校正因子对增强曲线进行修正，对缩放后的训练图像通过修正后的增强曲线迭代，得到初步的增强结果；对增强曲线的参数矩阵和初步的增强结果分别计算无参考损失；计算预设的测试图像的色彩校正因子，得到最终的增强图像。本发明通过跳跃连接和注意力机制自适应选择和学习特征能力，利用低光图像中色彩先验信息对增强曲线进行校正，防止增强过程中的颜色失真，并提升整体色彩对比度。

本发明授权基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将预设的训练图像缩放至n×n大小，对其R、G、B三颜色通道计算得到色彩校正因子，将缩放后的训练图像及其色彩校正因子输入预设的增强曲线估计网络，增强曲线估计网络至少包括：三个3×3的浅层特征提取卷积层、两个结构相同的动态特征提取模块、一个通道注意块以及一个像素注意块；其中，动态特征提取块至少包括：三个3×3卷积层、一个ReLU激活函数层、一个通道注意块以及一个像素注意块；通道注意块至少包括：两个1×1卷积层、一个平均池化层、一个ReLU激活函数层以及一个Sigmoid激活函数层；像素注意块至少包括：两个3×3卷积层、一个ReLU激活函数层以及一个Sigmoid激活函数层；根据预设的曲线表达式得到每个像素每次迭代时相应的增强曲线，通过色彩校正因子对增强曲线进行修正，对缩放后的训练图像通过修正后的增强曲线迭代k次，得到初步的增强结果；其中，128≤n≤512，且n为16的整数倍；2≤k≤10；S2、对修正后的增强曲线的参数矩阵和初步的增强结果计算无参考损失，根据反向传播方法对增强曲线估计网络进行预设的训练轮数的训练；S3、计算预设的测试图像的色彩校正因子，并将测试图像及其色彩校正因子输入训练后的增强曲线估计网络得到测试图像对应的增强曲线，通过测试图像的色彩校正因子对增强曲线进行修正，对测试图像通过修正后其对应的增强曲线迭代k次，得到最终的增强图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉工程大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。