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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于改进归一化流的低照度图像增强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：CN119359560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411344719.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于改进归一化流的低照度图像增强方法及装置是由秦翰林;汪宸羽;马琳;杨硕闻;李瑞昀;石小涛;吴轩宇设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进归一化流的低照度图像增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于改进归一化流的低照度图像增强方法及装置，该方法包括：获取待增强的低照度图像；对待增强的低照度图像进行归一化处理，得到归一化谱；对归一化谱进行边缘提取处理，得到边缘谱；对待增强的低照度图像、归一化谱和边缘谱进行特征融合，得到特征融合图像；采用特征提取模块对特征融合图像进行特征提取，得到特征提取图像；采用特征映射模块对特征提取图像进行特征映射，得到特征映射图像；将特征映射图像输入归一化流可逆网络，输出正常光照图像。通过本方法对低照度图像进行增强，可以提高增强效果。

本发明授权基于改进归一化流的低照度图像增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进归一化流的低照度图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待增强的低照度图像； 对所述待增强的低照度图像进行归一化处理，得到归一化谱；所述归一化处理，具体为： 式中，表示归一化谱，表示待增强的低照度图像，表示待增强的低照度图像的1-范数； 对所述归一化谱进行边缘提取处理，得到边缘谱；所述边缘提取处理，具体为： 式中，表示边缘谱，表示归一化谱在水平方向上的梯度值，表示归一化谱在垂直方向上的梯度值； 对所述待增强的低照度图像、归一化谱和边缘谱进行通道维度的深度特征融合，得到特征融合图像； 采用特征提取模块对所述特征融合图像进行特征提取，得到特征提取图像；其中，所述特征提取模块包括二维卷积层、最大池化层和残差密集块； 采用特征映射模块对所述特征提取图像进行特征映射，得到特征映射图像；其中，所述特征映射模块包括二维卷积层和分组交叉注意力块，所述分组交叉注意力块包括分组模块、平均池化层、特征融合层、二维卷积层、权重重分配层和组归一化层； 将所述特征映射图像输入归一化流可逆网络，输出正常光照图像；其中，所述归一化流可逆网络包括多个流步骤和二维压缩层；所述流步骤依次包括激活归一化、1×1可逆卷积层和仿射耦合变换层；所述归一化流可逆网络还包括二维解压缩层，所述二维压缩层与所述二维解压缩层配合实现特征维度与空间维度的自适应转换。

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