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龙图腾网获悉北京微视威信息科技有限公司申请的专利传感器图像数据的去噪增强处理方法及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：CN119831890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510300567.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权传感器图像数据的去噪增强处理方法及系统是由米杰设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本传感器图像数据的去噪增强处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，具体为传感器图像数据的去噪增强处理方法及系统，方法包括：对原始图像数据进行预处理，通过深度学习模型，对预处理后的图像数据进行噪声类型检测与分类；构建高保真去噪与增强策略，包括噪声域分解、动态区域加权去噪以及多尺度增强与纹理补偿；构建自适应多域协同去噪与增强策略，结合基于变分自编码器的噪声域自适应投影、金字塔结构下的多尺度细节增强及跨域纹理迁移与融合；通过噪声检测结果与增强策略的映射关系，选择最优方法对图像进行去噪与增强。本申请方法能够实现复杂场景下图像的高保真去噪、细节恢复与质量提升，为传感器图像数据处理提供了可靠的解决方案。

本发明授权传感器图像数据的去噪增强处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.传感器图像数据的去噪增强处理方法，其特征在于，包括： 获取传感器采集的图像数据，对图像数据进行预处理； 构建深度学习模型，检测预处理后的图像数据的噪声类型，根据噪声类型确定图像去噪与增强策略； 构建复杂噪声场景下的高保真去噪与增强策略，包括噪声域分解、动态区域加权去噪以及多尺度增强与纹理补偿； 所述动态区域加权去噪，包括：将去噪图像划分为重叠块；对每个重叠块，在邻域内搜索与其相似的重叠块，构建相似块集合，相似的重叠块采用欧氏距离确定；对每个相似块集合，进行协同去噪，得到去噪后的重叠块：对去噪后的重叠块进行加权平均，得到最终的去噪图像； 所述多尺度增强与纹理补偿，包括：对最终的去噪图像进行多尺度分解，得到不同尺度下的子带系数；对每个尺度的子带系数进行增强，得到增强后的子带系数；基于多尺度增强，对去噪后的高频子带进行纹理补偿，恢复图像的纹理细节；将增强后的子带系数和纹理补偿后的高频子带进行多尺度重构，得到增强图像； 构建自适应多域协同去噪与增强策略，包括基于变分自编码器模型的噪声域自适应投影、金字塔结构下的多尺度细节增强以及跨域纹理迁移与融合； 所述变分自编码器模型，包括：用于将噪声图像映射到隐空间，实现噪声域自适应投影；变分自编码器模型由编码器和解码器组成；编码器将噪声图像映射到隐变量的后验分布；解码器从隐变量生成重构图像；变分自编码器模型的目标函数包括重构损失和KL散度正则化项，通过目标函数训练变分自编码器模型；利用训练好的变分自编码器模型，将噪声图像映射到隐空间，得到自适应的噪声表示；根据噪声表示，生成对应的去噪图像； 所述跨域纹理迁移与融合，包括：从参考图像中提取参考纹理特征，用于指导噪声图像的纹理迁移；利用参考纹理特征，对细节增强后的图像进行纹理迁移，生成纹理增强的图像；将纹理增强的图像与原始去噪图像进行多域融合，得到最终的增强图像； 根据噪声检测与分类，选择对应的去噪与增强策略，对传感器图像进行去噪与增强处理，输出处理后的传感器图像。

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