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龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院申请的专利一种多模光纤的散斑图像处理方法、装置、介质及设备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：CN120374406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510885527.5，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权一种多模光纤的散斑图像处理方法、装置、介质及设备是由杜阳;曾宪睿;叶志诚;王宁;周宁;吴达坤;于飞;于春雷;胡丽丽设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模光纤的散斑图像处理方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种多模光纤的散斑图像处理方法、装置、介质及设备，该方法包括：将待处理的多模光纤图像输入至散斑消除模型，其中，散斑消除模型包括小波分解模块、通道扩展模块、深层特征处理模块、通道缩减模块、小波重构模块和图像增强模块；小波分解模块对多模光纤图像进行分解；通道扩展模块对分解后的图进行通道扩展处理；深层特征处理模块对通道扩展后的图进行多次特征提取处理、维度调整处理和特征融合处理；通道缩减模块对深层特征处理的图进行通道缩减处理；小波重构模块对通道缩减的图进行重构处理；图像增强模块对重构的图进行图像增强处理，得到目标图像。本申请将特征图处理重点从空域转换为通道域，大大减少了消斑处理模型的计算量。

本发明授权一种多模光纤的散斑图像处理方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种多模光纤的散斑图像处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理的多模光纤图像，将所述待处理的多模光纤图像输入至训练完的散斑消除模型，其中，所述散斑消除模型包括小波分解模块、通道扩展模块、深层特征处理模块、通道缩减模块、小波重构模块和图像增强模块； 基于所述小波分解模块对所述待处理的多模光纤图像进行分解，得到第一预设数量个子图； 基于所述通道扩展模块对第一预设数量个子图进行通道扩展处理，得到第二预设数量个浅层特征图； 基于所述深层特征处理模块分别对每个浅层特征图进行多次特征提取处理、维度调整处理和特征融合处理，得到第二预设数量个深层特征图； 基于所述通道缩减模块对第二预设数量个深层特征图进行通道缩减处理，得到第一预设数量个特征压缩图； 基于所述小波重构模块对第一预设数量个特征压缩图进行重构处理，得到重构图； 基于所述图像增强模块对所述重构图进行对比度受限的自适应直方图均衡方法的图像增强处理，得到目标图像； 所述将所述待处理的多模光纤图像输入至训练完的散斑消除模型之前，所述多模光纤的散斑图像处理方法还包括： 获取多个多模光纤训练图像以及每个所述多模光纤训练图像对应的无散斑图像； 将每个所述多模光纤训练图像以及每个所述多模光纤训练图像对应的无散斑图像输入至初始的散斑消除模型，对所述初始的散斑消除模型进行训练，得到训练完的散斑消除模型； 训练时，采用下述方法计算散斑消除模型的损失函数值： 按预设图像大小和预设位置，在每个多模光纤训练图像对应的模型消斑图像中截取至少一个消斑子图像，将多个消斑子图像进行拼接，得到第一拼接图，其中，模型消斑图像为散斑消除模型对多模光纤训练图像进行消斑处理后的图像； 按预设图像大小和预设位置，在每个多模光纤训练图像对应的无散斑图像中截取至少一个无斑子图像，将多个无斑子图像进行拼接，得到第二拼接图； 按子图从上到下的顺序，将所述第一拼接图中的消斑子图像和所述第二拼接图中的无斑子图像划分为多组子图，将每组子图中的像素值分别代入预设的结构相似性值计算式，得到每组子图的结构性相似值，将所有组子图的结构性相似值的平均值作为结构相似性损失值； 将所述第一拼接图和所述第二拼接图中的像素值代入预设的峰值信噪比计算式，得到峰值信噪比，将所述结构相似性损失值和所述峰值信噪比代入预设的组合损失函数计算式中，得到损失函数值。

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