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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种用于无人机夜间采集图像的无参考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：CN116385298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310355905.X，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种用于无人机夜间采集图像的无参考增强方法是由牛玉贞;李悦洲;林晓锋设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于无人机夜间采集图像的无参考增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于无人机夜间采集图像的无参考增强方法。包括以下步骤：步骤S1、构建用于训练的数据集，对无人机夜间采集的每幅图像进行预处理，得到训练数据集；步骤S2、设计用于无人机夜间采集图像的增强网络，该网络由增强曲线估计网络、增强运算公式和感知复原网络组成；步骤S3、设计用于训练步骤S2所设计网络的无参考损失函数；步骤S4、使用训练数据集训练无人机夜间采集图像的增强网络；步骤S5、将待测无人机采集的夜间图像输入到所设计的网络中，利用训练好的网络预测生成具有更好感知的最终结果。

本发明授权一种用于无人机夜间采集图像的无参考增强方法在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机夜间采集图像的无参考增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建用于训练的数据集，对无人机夜间采集的每幅图像进行预处理，得到训练数据集； 步骤S2、设计用于无人机夜间采集图像的增强网络，该增强网络由增强曲线估计网络、增强运算公式和感知复原网络组成； 步骤S3、设计用于训练步骤S2所设计网络的无参考损失函数； 步骤S4、使用训练数据集训练无人机夜间采集图像的增强网络； 步骤S5、将待测无人机采集的夜间图像输入到所设计的网络中，利用训练好的网络预测生成具有更好感知的最终结果； 所述步骤S2中，用于无人机夜间采集图像的增强网络，该增强网络增强曲线估计网络、增强操作和感知复原网络组成；包括以下步骤： 步骤S21、设计增强曲线估计网络，使用所设计的网络生成用于图像增强的参数；该增强曲线估计网络接收归一化的大小为H×W的无人机夜间采集图像X作为输入，增强曲线估计网络的具体结构由3个卷积块组成，每个卷积块由卷积层、激活层按序构成；卷积层是卷积核的大小为3×3、步长为1以及填充为1的卷积，激活层采用ReLU激活函数；增强曲线估计网络输出大小为H×W的用于图像增强的参数A，即对于输入图像的每个像素都有其对应的图像增强参数； 步骤S22、设计增强运算公式来增强无人机采集的夜间图像，其中公式的参数依赖于步骤S21增强曲线估计网络输出的结果；对于归一化的大小为H×W的无人机夜间采集图像X，以及由步骤S21得到的图像增强参数A，增强运算公式如下： 其中代表初步增强结果，α是控制曲线形状的缩放因子，应当设置为大于0的常数，gX；A是参数为A的非线性函数；gX；A的具体计算方法为： 其中X是归一化的大小为H×W的无人机夜间采集图像，其中cosH函数对于输入张量的每一个元素进行余弦值计算，θ是预先设置的曲线拐点值，有效取值范围为[0,2]； 步骤S23、设计感知复原网络，该网络包含编码器和解码器；感知复原网络的输入为初步增强结果输出为最终结果设计的网络能进一步提升无人机采集的夜间图像增强的质量。

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