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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于双级特征融合的红外图像去噪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：CN115187468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210615368.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于双级特征融合的红外图像去噪方法是由曹汛;张鹏辉设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双级特征融合的红外图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双级特征融合的红外图像去噪方法。具体步骤为：第一级：1提取红外噪声图像的初始特征；2将初始特征输入第一编码结构，获取三种不同尺度的编码特征；3将最后一个尺度的编码特征，输入第一解码结构，获取细节增强的解码特征；4将最后一个尺度的解码特征输入自监督注意力模块。第二级：5再对红外噪声图像提取初始特征，并与上述自监督注意力模块提取的特征拼接；6将拼接后的特征调整特征通道数，输入第二编码结构，并与步骤2、3对应尺度的特征融合；7将融合后的最后一个尺度的特征输入第二解码结构，获取得细节增强的解码特征；8重建得到恢复的清晰红外图像。

本发明授权基于双级特征融合的红外图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.基于双级特征融合的红外图像去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一级： 步骤1，利用第一特征提取卷积层提取遭受噪声污染的红外图像的初始特征； 步骤2，将提取的初始特征输入到第一编码结构中，在编码过程中通过不断的下采样获取三种不同尺度的编码特征，每种尺度对应一种分辨率； 步骤3，将获得的最后一个尺度的编码特征，输入到第一解码结构中，通过不断地上采样过程恢复分辨率获得上述三种不同尺度的解码特征，在同一尺度下，使用跳层连接将步骤2所提取的编码特征与解码特征相加，获得细节增强的解码特征； 步骤4，将步骤3输出的最后一个尺度的细节增强的解码特征输入到自监督注意力模块中，由该模块给出去噪重建图像X1，同时提取出注意力增强的特征表示； 第二级： 步骤5，再对步骤1的红外图像使用第二特征提取卷积层提取初始特征，并与步骤4中所述的注意力增强的特征表示做拼接操作； 步骤6，将拼接后的特征用特征调整卷积层调整特征通道维数，将调整特征通道维数后的特征输入到第二编码结构中，所述第二编码结构与第一编码结构的构成相同但参数不同；并且在每一个下采样过程后获得的当前尺度下的第二编码特征中，将第一级网络编码和解码部分的对应尺度的特征，通过卷积处理之后，与之相加，获得当前尺度下融合后的第二编码特征； 步骤7，将步骤6融合后的第二编码特征输入到第二解码结构中，所述第二解码结构与第一解码结构的构成相同但参数不同，同样使用跳层连接获得细节增强的解码特征； 步骤8，对步骤7输出的细节增强的解码特征使用重建卷积层得到本级的去噪重建图像X2，即恢复的清晰红外图像。

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