基于傅里叶变换Transformer网络的低光图像增强方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311847371.9

申请日：

2023-12-29

公开(公告)号：

CN117808710B

公开(公告)日：

2025-03-21

发明(设计)人：

姜胜芹张浩哲张道龙刘青山

申请人：

南京信息工程大学

申请人地址：

210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号

IPC主分类号：

G06T5/77

IPC分类号：

G06N3/045 G06N3/0499 G06T5/10 G06N3/08 G06N3/0464 G06F17/14 G06V10/40 G06V10/80 G06V10/82 G06V10/774 G06V10/776

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204

代理人：

柏尚春

法律状态：

公开

国省代码：

浙江省宁波市

引用

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共 50 条

[1]

基于傅里叶变换Transformer网络的低光图像增强方法及装置 [P].

姜胜芹 ;

张浩哲 ;

张道龙 ;

刘青山 .

中国专利 :CN117808710A ,2024-04-02

[2]

基于傅里叶变换的低光图像增强方法及装置、介质、设备 [P].

张文宇 ;

李勇智 ;

黄通 .

中国专利 :CN120182154A ,2025-06-20

[3]

基于傅里叶变换的低光图像增强方法及装置、介质、设备 [P].

张文宇 ;

李勇智 ;

黄通 .

中国专利 :CN120182154B ,2025-07-18

[4]

基于傅里叶变换的小波扩散模型的低光图像增强方法 [P].

薛明龙 ;

陈凯文 ;

何金鸿 .

中国专利 :CN119722468A ,2025-03-28

[5]

基于傅里叶变换的小波扩散模型的低光图像增强方法 [P].

薛明龙 ;

陈凯文 ;

何金鸿 .

中国专利 :CN119722468B ,2025-10-24

[6]

基于流学习的图像层次结构网络的低光图像增强方法 [P].

王勇 ;

袁鑫林 ;

杨博然 .

中国专利 :CN118115378A ,2024-05-31

[7]

基于流学习的图像层次结构网络的低光图像增强方法 [P].

王勇 ;

袁鑫林 ;

杨博然 .

中国专利 :CN118115378B ,2024-09-27

[8]

基于Transformer网络的噪声估计图像增强方法 [P].

张静 ;

曾繁玉 ;

张治成 ;

贾佳 ;

李云松 .

中国专利 :CN115965555B ,2025-05-23

[9]

基于生成式对抗网络的单幅低光图像增强方法 [P].

朱宁波 ;

程秋锋 ;

蒲斌 .

中国专利 :CN111161178A ,2020-05-15

[10]

基于偏振感知的水下低光图像增强方法及装置 [P].

薛畅 ;

黄一凡 ;

袁飞 .

中国专利 :CN117853370A ,2024-04-09

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-02	公开	公开
2025-03-21	授权	授权
2024-04-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/77申请日:20231229