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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于三维渲染与文档结构引导的低光文档图像增强方法及系统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：CN121600154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610111190.7，技术领域涉及：G06T15/20；该发明授权一种基于三维渲染与文档结构引导的低光文档图像增强方法及系统是由吴湘平;谢林烽;陈清财设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维渲染与文档结构引导的低光文档图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于三维渲染与文档结构引导的低光文档图像增强方法及系统。包括：基于扫描文档图像数据集，构建低光文档图像与正常光照文档图像的成对训练样本；基于成对训练样本训练低光文档图像增强模型；获取待增强的低光文档图像；将待增强的低光文档图像输入低光文档图像增强模型，提取特征并输出中间增强图像，基于中间增强图像输出文档结构预测图，低光增强主干网络的解码器各层级将文档结构预测图经尺度自适应调整后通过交叉注意力模块与编码特征进行融合重建，得到增强后的文档图像。本发明将三维图形渲染技术与深度学习相结合，显著降低了数据采集成本，通过多层级文档结构感知机制大幅提升了增强后文档的可读性和OCR识别准确率。

本发明授权一种基于三维渲染与文档结构引导的低光文档图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维渲染与文档结构引导的低光文档图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，基于扫描文档图像数据集，通过三维渲染和低光退化构建低光文档图像与正常光照文档图像的成对训练样本； 步骤S2，基于所述成对训练样本，训练包括低光增强主干网络和文档结构预测分支的低光文档图像增强模型； 步骤S3，获取待增强的低光文档图像； 步骤S4，将所述待增强的低光文档图像输入所述低光文档图像增强模型，由低光增强主干网络的编码器提取特征并输出中间增强图像，文档结构预测分支基于中间增强图像输出文档结构预测图，低光增强主干网络的解码器各层级将所述文档结构预测图经尺度自适应调整后通过交叉注意力模块与编码特征进行融合重建，得到增强后的文档图像； 步骤S4中，所述主干网络的解码器各层级的交叉注意力模块的工作过程包括： 将所述文档结构预测分支输出的文档结构预测图通过尺度自适应调整操作调整至与低光增强主干网络的解码器当前层级特征图相匹配的空间分辨率，得到尺度适配的结构引导特征，并将所述结构引导特征作为查询特征； 将所述低光增强主干网络的解码器当前层级的输入特征作为键特征和值特征，基于交叉注意力机制计算所述查询特征与所述键特征之间的相关性权重，对所述值特征进行加权融合，得到包含文档文字轮廓细节的增强特征图； 将所述增强特征图作为当前层级的输出，传递至低光增强主干网络的解码器的下一层级继续进行结构引导的特征重建，直至输出最终的增强文档图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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