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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法及装置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：CN120259129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510694562.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法及装置是由姚超;张一凡;李长泰;班晓娟;郭宇;贾宇;何洋设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法及装置，涉及显微图像表征与分析技术领域。该方法包括：获取原子显微视频流，筛选得到不配对的高质和低质数据集；使用多种聚类方法分别对高质和低质数据集进行聚类，根据聚类结果及投票机制得到包含原子区域的块，对自编码器进行无监督重建训练，得到高质和低质数据重建的预训练模型；将低质和高质数据集利用预训练模型提取特征，将二者的潜在表示投影并对齐到一个共同的潜在空间中，实现低质图像去噪。本发明的基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法能够解决现有技术中对原子区域识别不准、去噪效果有限，缺乏高低质量图像特征对齐机制的问题，从而提升图像质量和结构还原精度。

本发明授权一种基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于块特征对齐的透射电镜图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过透射电子显微镜获取原子显微视频流，对原子显微视频流中的图像进行筛选，得到不配对的高质数据集和低质数据集； S2、使用多种聚类方法分别对所述高质数据集和低质数据集进行聚类，根据聚类结果以及投票机制得到高质数据集中包含原子区域的块和低质数据集中包含原子区域的块； S3、根据高质数据集中包含原子区域的块和低质数据集中包含原子区域的块分别对自编码器进行无监督重建训练，得到高质数据重建的预训练模型和低质数据重建的预训练模型； 其中，高质数据重建的预训练模型包括高质编码器和高质解码器，低质数据重建的预训练模型包括低质编码器和低质解码器； S4、根据高质数据集和高质数据重建的预训练模型得到高质图像块特征，根据低质数据集和低质数据重建的预训练模型得到低质图像块特征，将所述高质图像块特征和低质图像块特征投影映射到共同的潜在空间，使用联合损失函数作为约束，让低质图像块特征逐渐靠近高质图像块特征，得到训练好的低质编码器； S5、根据训练好的低质编码器和高质解码器实现低质图像去噪。

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