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龍圖騰網獲悉成都凱迪精工科技有限責任公司;四川大學申請的專利基于自相似映射機制的退化條紋圖像增強與融合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：CN120411715B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510918766.6，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權基于自相似映射機制的退化條紋圖像增強與融合方法及裝置是由朱江平;殷貴剛;周佩;溫照生;甘芳吉設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自相似映射機制的退化條紋圖像增強與融合方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像處理技術領域，涉及基于自相似映射機制的退化條紋圖像增強與融合方法及裝置。該方法包括：亮度估計得到暗部特征與亮部特征；根據暗部特征與亮部特征生成偽亮度特征序列；計算第一調制分布偏移與第二調制分布偏移；在每個自相似映射路徑中計算自相似矩陣；通過矩陣乘法將輸入的第一調制分布偏移與偽亮度特征序列以及第二調制分布偏移與偽亮度特征序列進行特征融合；批歸一化后與偽亮度特征序列結合，得到調制增強的條紋圖像序列。本發明采用自相似映射機制來調整過度曝光和曝光不足區域的調制偏移，從而生成增強的條紋圖像。通過這些步驟，本發明顯著改善了條紋圖像的調制分布。

本發明授權基于自相似映射機制的退化條紋圖像增強與融合方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于自相似映射機制的退化條紋圖像增強與融合方法，其特征在于，包括： 利用UNet網絡從長曝光圖像中提取背景強度特征信息，通過亮度估計得到暗部特征與亮部特征； 利用偽特征生成器根據暗部特征與亮部特征生成偽亮度特征序列； 將偽亮度特征序列作為參考信息，計算亮調制特征序列與偽亮度特征序列之間的第一調制分布偏移，以及計算暗調制特征序列與偽亮度特征序列之間的第二調制分布偏移； 構建調制強度融合映射模型，將第一調制分布偏移與第二調制分布偏移作為輸入進行調制強度融合映射，調制強度融合映射模型為輸入分配獨立的自相似映射路徑，在每個自相似映射路徑中計算自相似矩陣；構建調制強度融合映射模型，將第一調制分布偏移與第二調制分布偏移作為輸入進行調制強度融合映射，包括：將第一調制分布偏移與第二調制分布偏移輸入至調制強度融合映射模型中，調制強度融合映射模型使用兩個獨立的卷積核來提取空間偏移和調制偏移，得到調制強度融合映射后的條紋圖像序列；設偽亮度特征序列為，為四步相移圖像的高度，為四步相移圖像的寬度，，第一調制分布偏移為，，第二調制分布偏移為，，表示調制強度融合映射，調制強度融合映射后的條紋圖像序列為，則：；調制強度融合映射模型為輸入分配獨立的自相似映射路徑，在每個自相似映射路徑中計算自相似矩陣，包括：每個自相似映射路徑包含三個卷積核，在每個自相似映射路徑中計算自相似矩陣；設表示矩陣乘法，自相似矩陣為，與表示卷積核，是通過獲得的特征圖，是通過獲得的特征圖，表示亮度偏移特征圖，表示暗度偏移特征圖，表示偽亮度特征圖，，則自相似矩陣為：； 將自相似矩陣對稱化并歸一化，自相似矩陣的每一行用作空間注意力圖，將注意力矩陣為作為空間注意力圖的權重，通過矩陣乘法將輸入的第一調制分布偏移與偽亮度特征序列以及第二調制分布偏移與偽亮度特征序列進行特征融合； 將特征融合結果進行批歸一化后與偽亮度特征序列結合，得到調制增強的條紋圖像序列。

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成都凱迪精工科技有限責任公司;四川大學，其通訊地址為：610041 四川省成都市武侯區武侯祠大街89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”。