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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于图像增强的目标检测与定位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：CN116664608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310469000.5，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于图像增强的目标检测与定位方法是由黄贞平;陈金龙设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的目标检测与定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测与定位领域，尤其涉及一种面向手机装配场景下的基于图像增强的目标检测与定位方法。该方法通过对视觉传感器获取的原始图像进行增强，分别对目标检测的输入和目标边缘计算的输入图像进行增强，对于目标检测输入采用整体亮度提高，直方图均衡化和Laplace锐化进行亮度，对比度的增强，最后将增强后的图片输入至深度学习网络中进行目标检测，对边缘检测的输入RGB图像采用单R通道线性增强，灰度图进行Sigmod函数增强，最后进行Sobel边缘检测，从而实现目标定位过程。

本发明授权基于图像增强的目标检测与定位方法在权利要求书中公布了：1.基于图像增强的目标检测与定位方法，其特征在于，通过对视觉传感器所获得的图像，分别在目标检测与目标定位前进行图像增强，所述方法包括如下步骤： 步骤1将图像整体亮度提高，对于光照变化场景下获取的图片信息，首先提高图片的亮度，降低阴影对后续操作的影响； 步骤2通过直方图均衡化提高图像的整体对比度，根据步骤1的结果，获取高对比度的图像信息，提高图像的明暗对比； 步骤3采用Laplace算子进行图片锐化，加强图片边缘处或像素值变化较大处的明暗对比度，突出主体； 步骤4通过YOLOv5的CNN卷积神经网络对目标进行检测，将步骤3的结果作为网络的输入，最终输出目标检测的位置和边界框； 步骤5采用图像线性增强方法，对步骤3的结果进行线性增强，采用分段式线性函数对图像局部信息进行增强； 步骤6通过Sigmoid函数对步骤5的结果进行计算； 步骤7经过Sobel边缘算子进行图像的边缘检测，通过步骤4结果中的检测框像素坐标和步骤6的结果，将检测结果部分图像截取出来，然后采用本步骤得到实际图像边界，进而进行定位； 具体是，通过步骤6保存的灰度图和步骤4输出的目标边框位置，首先将目标边框图像在灰度图中截取出来，然后采用Sobel边缘算子进行目标的边缘检测，首先对于图像的X和Y轴分别选用卷积核和，然后分别用两个卷积核对截取的图像进行卷积操作，分别得到和，对于每个像素的灰度值，经过计算后输出最终的边缘检测结果，即可进行目标定位。

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桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；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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