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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118628376B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410758126.9，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置是由燕雪峰;萬曉天設計研發完成，并于2024-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置，所述方法包括以下步驟：S1、對于輸入圖像，使用多個針對不同干擾場景的視覺特征編碼器提取特征并進行特征融合；S2、干擾類型分類模型根據融合的特征進行干擾因素識別；S3、根據干擾因素的識別結果，采用相應的校正算法對圖像進行校正；S4、基于校正后的圖像特征進行圖像重建，生成最終的成像結果。本發明通過多傳感器融合技術獲取多種數據源，結合深度學習算法對數據進行分析和處理，實現對不同類型干擾的準確識別和分類，進而優化成像，提高成像質量和效率，具有廣泛的應用前景，對于提升成像技術水平和推動相關領域的發展具有積極意義。

本發明授權一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種多干擾源場景下的圖像重建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對于輸入圖像，使用多個針對不同干擾場景的視覺特征編碼器提取特征并進行特征融合； S2、干擾類型分類模型根據融合的特征進行干擾因素識別； S3、根據干擾因素的識別結果，采用相應的校正算法對圖像進行校正； S4、基于校正后的圖像特征進行圖像重建，生成最終的成像結果； 所述S1中，視覺特征編碼器首先利用激活函數得到輸入圖像的權重向量，將其與視覺特征相乘，進行特征通道級融合； 然后，使用卷積以及Sigmoid激活函數得到權重圖，并與對應特征相乘得到空間融合特征； 最終將通道融合以及空間融合后的特征圖相加得到最終的融合視覺特征； 采用YOLOv5作為視覺特征編碼器與干擾類型分類模型的聯合模型，其中聯合模型包括編碼器、雙向自適應特征融合模塊、骨干網絡和特征金字塔與檢測頭；編碼器、雙向自適應特征融合模塊構成視覺特征編碼器；骨干網絡和特征金字塔與檢測頭構成干擾類型分類模型； 視覺特征編碼器使用預訓練好的模型，在聯合訓練時使用設定的較小的學習率進行微調，YOLOv5的骨干網絡的前兩層去除，只保留后三層，模型的輸入替換為自適應融合后的視覺特征，聯合模型在訓練過程中用于約束的損失函數如下： ； 其中X和Y是輸入的隱空間特征，是對應損失的系數； 為L2損失，為CharbonnierLoss，為EdgeLoss，具體公式為： ； 其中是拉普拉斯算子，是一個極小的常數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市江寧區將軍大道29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。