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龙图腾网恭喜诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司申请的专利针对夜间和隧道低光照场景下的图像深度学习降噪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：CN119107248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411586412.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权针对夜间和隧道低光照场景下的图像深度学习降噪方法是由林仁辉;苏茂才;廖峪;李林宽设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对夜间和隧道低光照场景下的图像深度学习降噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及针对夜间和隧道低光照场景下的图像深度学习降噪方法。所述方法包括：步骤1：对目标低光照场景图像进行非线性映射后，再进行自适应增强，得到中间图像；步骤2：使用小波变换对中间图像进行多尺度分解,并在每个尺度上估计噪声标准差；步骤3：基于估计的噪声标准差和环境光照强度计算每个尺度和空间位置的自适应阈值；考虑隧道效应，对中间图像中对应于亮度急剧变化的隧道入口区域和隧道出口区域进行补偿，得到补偿图像，将每个尺度空间位置的自适应阈值应用到补偿图像，得到降噪图像。本发明显著提高了低光照图像的降噪效果和细节保留能力，增强了方法的自适应性。

本发明授权针对夜间和隧道低光照场景下的图像深度学习降噪方法在权利要求书中公布了：1.针对夜间和隧道低光照场景下的图像深度学习降噪方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：对目标低光照场景图像进行非线性映射后，再进行自适应增强，得到中间图像；步骤2：使用小波变换对中间图像进行多尺度分解,并在每个尺度上估计噪声标准差；步骤3：基于估计的噪声标准差和环境光照强度计算每个尺度和空间位置的自适应阈值；考虑隧道效应，对中间图像中对应于亮度急剧变化的隧道入口区域和隧道出口区域进行补偿，得到补偿图像，将每个尺度空间位置的自适应阈值应用到补偿图像，得到降噪图像；步骤3中，考虑隧道效应，通过如下公式，对中间图像中对应于亮度急剧变化的隧道入口区域和隧道出口区域进行补偿，得到补偿图像： ；其中，为中间图像；和分别为像素的横坐标和纵坐标；是预设的隧道效应补偿函数，使用如下公式计算得到： ；其中，为补偿强度；为隧道入口中心坐标，为横坐标，为纵坐标；为隧道出口中心坐标，为横坐标，为纵坐标；为隧道入口区域大小参数，为设定值；为隧道出口区域大小参数，为设定值；补偿强度通过如下公式计算得到： ；其中，为初始补偿强度，取值范围为0.4到0.6；为中间图像的最大亮度；为中间图像的最小亮度；为亮度尺度因子，取值范围为0.05到0.15；为中间图像的像素值的标准差；为中间图像的像素值的参考标准差，为设定值；为中间图像的熵；为熵调节系数，取值为1到3的整数；为参考标准熵，取值为6到10的整数；为当前中间图像的像素到最近隧道入口或出口的距离；为中间图像对角线长度的一半。

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