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龙图腾网恭喜陕西秦洲核与辐射安全技术有限公司申请的专利基于人工智能分析的核辐射图像增强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：CN120013788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510492734.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于人工智能分析的核辐射图像增强系统是由李忠良;林家骏;成晨曦;吴磊;王昊伟;宁澳迪;张国华;李小强设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能分析的核辐射图像增强系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能分析的核辐射图像增强系统，属于核辐射图像处理领域，包括数据采集模块和图像增强模块；数据采集模块采集多模态核辐射图像数据，图像增强模块包括图像补全单元、图像压缩单元、图像融合单元以及图像矫正单元；图像补全单元进行图像补全，图像压缩单元对输出的初步完整图像进行辐射强度分区和压缩，图像融合单元将压缩后的图像融合两通道特征图，图像矫正单元进行非线性校正后输入图像补全单元进行最终补全。本发明通过多个模块高效协作，实现高质量的核辐射监测与分析，提升了视觉品质，提高图像可读性，修复增强了图像精度，整体而言，不仅提高了图像质量和分析精确度，也为核辐射监测与安全防护提供了有力支持。

本发明授权基于人工智能分析的核辐射图像增强系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能分析的核辐射图像增强系统，其特征在于：包括数据采集模块和图像增强模块； 数据采集模块，采集多模态核辐射图像数据，同步记录伽马相机与中子成像仪的物理参数元数据； 图像增强模块，包括图像补全单元、图像压缩单元、图像融合单元以及图像校正单元； 图像补全单元，将采集的图像输入双阶段生成对抗网络，首阶段生成器补全缺失区域并输出初始补全图像，次阶段生成器进行纹理修复；其中，首阶段生成器基于U-Net生成器的架构，次阶段生成器基于纹理生成网络的架构； 图像压缩单元，对输出的初步完整图像进行辐射强度分区，动态划分高、中、低三个辐射强度区域，分别采用对数变换和局部直方图均衡化组合策略进行压缩； 图像融合单元，将压缩后的图像输入双通道神经网络，所述双通道神经网络包括物理特征通道和视觉特征通道，物理特征通道解析伽马能谱特征峰位置，视觉特征通道提取纹理特征，通过空间对齐模块融合两通道特征图；其中，物理特征通道采用卷积神经网络结合频谱解析的架构，视觉特征通道采用深度残差网络或者VGG风格特征提取网络的架构； 图像校正单元，基于图像融合单元输出的融合两通道特征图，进行空间特征解析，匹配预存的几何畸变参数集进行非线性校正； 图像补全单元将校正后的图像输入双阶段生成对抗网络的次阶段生成器中，根据预训练的优化纹理细节，输出最终增强图像； 其中，所述图像压缩单元包括，对输出的初始补全图像进行辐射强度分区，进行线性归一化，映射到标准辐射强度单位，生成与输入图像同尺寸的全图辐射强度分布矩阵，根据全图辐射强度分布矩阵计算全局基准值和空间梯度； 当将连续像素块中满足全图辐射强度分布矩阵大于全图像素标准差与全局基准值之和时，将当前区域标记为高辐射区，对高辐射区采用自适应对数变换压缩； 当全图辐射强度分布矩阵小于等于全图像素标准差与全局基准值之和且大于等于全局基准值与全图像素标准差之差时，将当前区域标记为中辐射区；当全图辐射强度分布矩阵小于全局基准值与全图像素标准差之差时，将当前区域标记为低辐射区；对中低辐射区采用局部直方图均衡化窗口尺寸根据辐射强度进行压缩； 对中辐射区和低辐射区在相邻区域边界生成宽度可调的过渡带，对过渡带处理采用半透明色带标注过渡带范围，对过渡带内像素的压缩强度进行线性插值。

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