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龙图腾网恭喜中国计量大学申请的专利基于改进MDIN网络的电力杆塔图像曝光异常校正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：CN114820356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210381485.8，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于改进MDIN网络的电力杆塔图像曝光异常校正方法是由章苗;郑恩辉设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进MDIN网络的电力杆塔图像曝光异常校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进MDIN网络的电力杆塔图像曝光异常校正方法。创建曝光异常的电力杆塔图像数据集，图像预处理，搭建改进MDIN网络模型；建立针对性的损失函数，以最小化为目标进行训练；将待处理的曝光异常的电力杆塔图像输入到训练后的改进MDIN网络模型中，输出得到校正后的电力杆塔图像。本发明实现对过曝或欠曝电力巡检杆塔照片的自动校正，不仅能够减少重新拍摄的运维时间滞后问题，并且处理效率高，计算方便，使电力巡检能够实现更高效智能的运行。

本发明授权基于改进MDIN网络的电力杆塔图像曝光异常校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进MDIN网络的电力杆塔图像曝光异常校正方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取电力杆塔图像，创建一个生成曝光异常的电力杆塔图像数据集；步骤2：对电力杆塔图像数据集中的图像进行图像预处理；步骤3：搭建用于校正图像曝光异常的改进MDIN网络模型；步骤4：根据改进MDIN网络模型，建立针对性的损失函数，并以最小化损失函数为目标将电力杆塔图像数据集输入到改进MDIN网络模型中进行训练；步骤5：将待处理的曝光异常的电力杆塔图像输入到训练后的改进MDIN网络模型中，输出得到校正后的电力杆塔图像；所述步骤3中：所述的改进MDIN网络模型，主要由编码部分和解码部分依次连接构成；编码部分主要由连续三个编码器依次连接构成，第一个编码器是由三个卷积模块连接构成，第二个编码器和第三个编码器均是由四个卷积模块构成，每个卷积模块均是由一个卷积层和一个激活函数依次连接构成；其中，第一个编码器的三个卷积模块、第二个编码器的前三个卷积模块、第三个编码器的前三个卷积模块均是以密集连接模块的连接方式连接形成；解码部分主要由连续三个解码依次连接构成，三个解码器是由一个反卷积模块、连续两个卷积模块依次连接构成，每个反卷积模块均是由一个反卷积层和一个激活函数依次连接构成；所述步骤4中：损失函数设置为均方误差MSE和SmoothL1范数两种损失函数合并的方式，具体为： 其中，Ii表示训练到第i个曝光异常的电力杆塔图像；Ji表示与第i个光照异常图像Ii对应的光照正常的电力杆塔图像；F表示改进MDIN网络模型的最后一个激活函数；ω表示改进MDIN网络模型的参数；SmoothL1表示光滑后的L1损失函数公式；N表示训练时正常和异常电力杆塔图像样本对的个数；α和β表示第一、第二Gamma变换参数。

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