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龙图腾网恭喜深圳市金大智能创新科技有限公司申请的专利一种低光环境下机器人小波变换视力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：CN119693244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510205714.4，技术领域涉及：G06T5/10；该发明授权一种低光环境下机器人小波变换视力增强方法是由王茂林;吕晨设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低光环境下机器人小波变换视力增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低光环境下机器人小波变换视力增强方法，包括：获取低光图像作为输入图像模型输入，经HSV转换得到不同亮度的粗略增强图像；输入图像和粗略增强图像按通道拼接后经卷积层生成光照映射，同时也输入噪声估计去噪模块生成噪声特征图以及输入细节恢复模块提取高频信息；输入图像与光照映射逐元素相乘生成初步亮度增强图像；初步亮度增强图像经卷积层提取特征图，进入多层小波变换模块小波变换，高频信息融入小波变换，噪声估计去噪模块在噪声特征图指导下对小波变换后的特征图去噪；去噪特征图在多层小波变换模块经上卷积逆小波变换逐层整合图像信息重新组合，重组图像经噪声估计去噪模块去噪后，经卷积层得到最终增强图像。

本发明授权一种低光环境下机器人小波变换视力增强方法在权利要求书中公布了：1.一种低光环境下机器人小波变换视力增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取的低光图像作为输入图像模型输入，经过HSV转换改变亮度得到若干个不同亮度的粗略增强图像；步骤S2、输入图像和粗略增强图像按通道拼接后经过卷积层生成光照映射，同时输入图像和粗略增强图像也输入到噪声估计去噪模块生成噪声特征图，以及输入到细节恢复模块提取高频信息；所述步骤S2中噪声估计去噪模块生成噪声特征的步骤包括：S21、NEM模块接受输入图像和粗略增强图像两张图像作为输入；S22、计算原始低光图像和粗略增强图像之间的像素差异，将原始图像和粗略增强图像转换为灰度图，并计算逐元素绝对差： ；其中是原始图像灰度图，是增强图像的灰度图，是噪声差异图，表示粗略增强图像与原始图像的噪声差异；S23、估计了噪声差异图后，在不同亮度水平建立噪声分布的映射关系，亮度和噪声之间的映射关系函数为： ；其中，表示亮度，表示在特定亮度下的期望噪声强度，表示在该亮度下的噪声强度；S24、根据拟合的映射函数，生成用于表示不同亮度水平下的噪声分布的噪声特征图，关系函数为： ；其中，表示最终的噪声特征图，提供了在每个像素亮度下的噪声估计；步骤S3、输入图像与光照映射逐元素相乘，生成初步亮度增强图像；步骤S4、初步亮度增强图像通过卷积层进一步处理提取特征图，进入多层小波变换模块进行小波变换，细节恢复模块提取的高频信息融入到小波变换中，噪声估计去噪模块在噪声特征图指导下对小波变换后的特征图进行去噪；步骤S5、去噪后的特征图在多层小波变换模块通过上卷积逆小波变换逐层整合图像信息重新组合成大尺寸图像，重组图像经噪声估计去噪模块去噪操作后，最终经过卷积层得到最终的增强图像。

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