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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利噪声修饰的多尺度机器视觉任务数据集的扩充及构建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：CN119672455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411159394.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权噪声修饰的多尺度机器视觉任务数据集的扩充及构建方法是由陈厚样;包祎辉设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本噪声修饰的多尺度机器视觉任务数据集的扩充及构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种噪声修饰的多尺度机器视觉任务数据集的扩充及构建方法，包括：随机获取若干图像，并进行图像预处理和特征提取，得到特征图像；基于若干图像的图像尺度和图像类型，结合自适应加噪和滑动窗口算法构建对应的图像扩充模型；基于图像类型，采用图像扩充模型，对宏观图像的特征图像进行多次图像构筑处理，得到扩充宏观图像；和或，根据图像扩充模型，对微观图像的特征图像进行数据增强，并添加预设比例的机械噪声、高斯噪声和背景噪声，生成扩充微观图像；基于扩充宏观图像和或扩充微观图像，构建得到扩充后的宏观数据集和或微观数据集。本发明能够实现多尺度图像的数据集扩充和构建，提高多尺度模拟图像的真实性。

本发明授权噪声修饰的多尺度机器视觉任务数据集的扩充及构建方法在权利要求书中公布了：1.一种噪声修饰的多尺度机器视觉任务数据集的扩充及构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 随机获取若干图像，对所述若干图像进行图像预处理和特征提取，得到特征图像，所述若干图像包括有宏观图像和微观图像，所述宏观图像包括有室外图像和室内图像； 基于所述若干图像的图像尺度和图像类型，结合自适应加噪和滑动窗口算法构建对应的图像扩充模型； 基于所述宏观图像的图像类型，根据所述图像扩充模型，对所述宏观图像的特征图像进行多次图像构筑处理，得到扩充宏观图像，包括：根据所述图像扩充模型，采用大气散射模型的雾图模拟方法，对所述室外图像的特征图像进行多次图像对构筑，并采用随机噪声进行加噪扰动，得到扩充后的室外图像；根据所述图像扩充模型，采用FoHIS模型的雾图模拟方法，对所述室内图像的特征图像进行多次图像对构筑，并采用随机噪声进行加噪扰动，得到扩充后的室内图像，所述随机噪声基于无雾图像的各向同性高斯噪声采样得到；结合所述扩充后的室外图像和扩充后的室内图像，得到扩充宏观图像； 根据所述图像扩充模型，对所述微观图像的特征图像进行数据增强，并添加预设比例的机械噪声、高斯噪声和背景噪声，生成扩充微观图像，包括：根据所述图像扩充模型，对所述微观图像的特征图像进行数据增强，得到增强图像；对所述增强图像添加机械噪声，得到第一图像，所述机械噪声包括在水平和竖直方向施加应力模拟样品漂移以及在水平方向上做数值滚动操作模拟探针抖动；基于预设比例，对所述第一图像施加高斯噪声以模拟全局噪声，得到第二图像；采用傅里叶滤波方法从真实实验图像中提取得到低频背景信号，并基于预设比例添加到所述第二图像中，生成扩充微观图像； 基于所述扩充宏观图像和扩充微观图像，构建得到扩充后的宏观数据集和微观数据集。

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