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龙图腾网恭喜中铁大桥局集团有限公司;中铁大桥科学研究院有限公司;武汉工程大学申请的专利图像增强方法、装置、设备及可读存储介质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：CN114648457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210272822.X，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权图像增强方法、装置、设备及可读存储介质是由王波;吴巨峰;周强;赵训刚;卢涛;饶宁;方稳华;张彦铎;吴云韬设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像增强方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像增强方法、装置、设备及可读存储介质，图像增强方法包括：对每张低光照图像分别进行光照增强处理；以每张低光照图像和其对应的初步光照增强图像以及正常光照图像作为一个训练图像对；使用多个训练图像对交替训练增强生成器网络、降质生成器网络、增强判别器网络和降质判别器网络，得到训练好的增强生成器网络。通过本发明，将低光照图像进行初步光照增强，在增强生成器网络的基础上增加了降质生成器网络，将正常光照图像进行反向的降质学习训练，由于判别器和生成器之间的互斥，使得增强的图像和降质的图像都与对应的真实光照图像越来越相似，通过本发明，可以生成更高质量的正常光照图像。

本发明授权图像增强方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法包括：获取配对图像数据集，所述配对图像数据集包含多组图像对，每组图像对包含一张低光照图像和对应的一张正常光照图像；对每张低光照图像分别进行光照增强处理，得到与每张低光照图像对应的初步光照增强图像；以每张低光照图像和其对应的初步光照增强图像以及正常光照图像作为一个训练图像对，得到多个训练图像对；使用多个训练图像对交替训练增强生成器网络、降质生成器网络、增强判别器网络和降质判别器网络，得到训练好的增强生成器网络；将待增强的低光照图像输入到训练好的增强生成器网络中，以生成增强后的图像；所述使用多个训练图像对交替训练增强生成器网络、降质生成器网络、增强判别器网络和降质判别器网络，得到训练好的增强生成器网络，包括：选取多个训练图像对中的一组训练图像对；将所述一组训练图像对的初步光照增强图像，输入到增强生成器网络中，通过增强生成器网络的增强生成器，得到增强后的正常光照图像；基于所述初步光照增强图像和所述增强后的正常光照图像进行图像特征提取，从提取得到的图像特征中选取正样本、负样本、锚点，基于正样本、负样本、锚点计算得到第一损失函数，基于第一损失函数更新增强生成器网络和降质生成器网络；将所述一组训练图像对的正常光照图像，输入到降质生成器网络中，通过降质生成器网络的降质生成器，得到降质后的低光照图像；基于所述正常光照图像和所述降质后的低光照图像进行图像特征提取，从提取得到的图像特征中选取正样本、负样本、锚点，基于正样本、负样本、锚点计算得到第二损失函数，基于第二损失函数更新增强生成器网络和降质生成器网络；通过增强判别器网络判断所述增强后的正常光照图像和所述正常光照图像两者之间的真伪，基于判别的结果更新增强判别器网络；通过降质判别器网络判断所述低光照图像和所述降质后的低光照图像两者之间的真伪，基于判别的结果更新降质判别器网络；检测第一损失函数是否收敛；若第一损失函数收敛未收敛，则选取多个训练图像对中新的一组训练图像对，以新的一组训练图像对为一组训练图像对，并返回执行所述将所述一组训练图像对的初步光照增强图像，输入到增强生成器网络中，通过增强生成器网络的增强生成器，得到增强后的正常光照图像的步骤；若第一损失函数收敛，则结束训练，以最新的增强生成器网络作为训练好的增强生成器网络；所述基于所述初步光照增强图像和所述增强后的正常光照图像进行图像特征提取，从提取得到的图像特征中选取正样本、负样本、锚点，基于正样本、负样本、锚点计算得到第一损失函数，基于第一损失函数更新增强生成器网络和降质生成器网络包括：将增强生成器的编码器中的第4、8、12、16层卷积神经网络作为第一选定层，将所述初步光照增强图像分别和所述第一选定层的各层一同传入到映射头中进行图像特征提取，得到第一批四组增强的图像特征，分别从所述第一批四组增强的图像特征的某个位置选取图像特征作为正样本，将其他位置的图像特征作为负样本；将降质生成器的编码器中的第4、8、12、16层卷积神经网络作为第二选定层，将所述增强后的正常光照图像分别和所述第二选定层的各层一同传入到映射头中进行图像特征提取，得到第二批四组增强的图像特征，分别从所述第二批四组增强的图像特征中选取正样本在所述第一批四组增强的图像特征所处相同位置的图像特征作为锚点；将所述第一批四组增强的图像特征的各组和所述第二批四组增强的图像特征的各组进行组合，得到第三批四组增强的图像特征；分别基于所述第三批四组增强的图像特征的各组的正样本、负样本和锚点计算损失函数，将损失函数进行累加得到第一损失函数；基于第一损失函数更新增强生成器网络和降质生成器网络；所述基于所述正常光照图像和所述降质后的低光照图像进行图像特征提取，从提取得到的图像特征中选取正样本、负样本、锚点，基于正样本、负样本、锚点计算得到第二损失函数，基于第二损失函数更新增强生成器网络和降质生成器网络包括：将降质生成器的编码器中的第4、8、12、16层卷积神经网络作为第三选定层，将所述正常光照图像分别和所述第三选定层的各层一同传入映射头中进行图像特征提取，得到第四批四组增强的图像特征，分别从所述第四批四组增强的图像特征的某个位置选取图像特征作为正样本，将其他位置的图像特征作为负样本；将增强生成器的编码器中的第4、8、12、16层卷积神经网络作为第四选定层，将所述降质后的低光照图像分别和所述第四选定层的各层一同传入到映射头中进行图像特征提取，得到第五批四组增强的图像特征，分别从所述第五批四组增强的图像特征中选取正样本在所述第四批四组增强的图像特征所处相同位置的图像特征作为锚点；将所述第四批四组增强的图像特征的各组和所述第五批四组增强的图像特征的各组进行组合，得到第六批四组增强的图像特征；分别基于所述第六批四组增强的图像特征的各组的正样本、负样本和锚点计算损失函数，将损失函数进行累加得到第二损失函数；基于第二损失函数更新增强生成器网络和降质生成器网络。

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