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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利智能优化散斑的关联成像重建恢复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：CN116337010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310211373.2，技术领域涉及：G01C11/00；该发明授权智能优化散斑的关联成像重建恢复方法是由李学龙;陈翼钒;孙哲设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能优化散斑的关联成像重建恢复方法在说明书摘要公布了：本发明属于临地安防技术体系中稳定探测的技术领域，具体涉及一种智能优化散斑的关联成像重建恢复方法。方法包括以下步骤：经光源发出的光，投射到数字微镜器件DMD上，经DMD生成一系列散斑图案，投射到目标上，使用单像素探测器经目标投射或反射的光强信息。使用卷积操作提取散斑中有利于成像的信息，将该信息和单像素采集器采集的光强进行关联计算得到目标图像，利用散斑图案光强和单像素采集器采集光强的差为约束限制网络的参数，保证网络可以更好地提取出散斑中有利于成像的信息。

本发明授权智能优化散斑的关联成像重建恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种智能优化散斑的关联成像重建恢复方法，其特点在于，包括以下步骤：步骤1，导入散斑信息patterns；步骤1.1，使用空间光调制器对光源依次进行调制，使其生成和散斑信息patterns一致的光图案；步骤1.2，使用不具有空间分辨能力的桶探测器收集并记录调制后的光图案穿透待成像物体的总光强measurements；其中patterns是三维数据，由n，w，h组成，n代表散斑图数量，w和h分别代表单张散斑的宽度和高度；Measurements是一维数据，由n个测得的强度值组成；步骤2，构建优化散斑的神经网络fcnn·；步骤3，使用构建好的神经网络fcnn·对步骤一中导入的散斑信息patterns进行优化，提取出更有利于成像的散斑，散斑优化函数：patterns＝fcnnpatterns1步骤4，用步骤三优化好的散斑patterns和步骤一中测得的强度信息measurements进行差分关联成像，形成图像DGI；差分关联成像公式为：SI_aver＝meanpatterns*measurements2B_aver＝Meanmeasurements3pattern＝sumsumpatterns4R_aver＝meanpatterns5RI_aver＝meanpattern*patterns6DGI＝SI_aver-B_averR_aver*RI_aver7步骤5，计算出步骤四得出图像DGI的强度值out_y，根据生成图像的强度值out_y和步骤一中探测的强度值measurements之差设计损失函数L，完成神经网络的参数训练过程，并输出最后一次优化时使用的DGI作为最终图像，最小化目标函数L：out_y＝DGI*patterns8L＝minmeanout_y-measurements29。

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