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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利低秩分解图像非均匀性条带校正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：CN119599898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411580393.8，技术领域涉及：G06F17/14；该发明授权低秩分解图像非均匀性条带校正方法及系统是由昌毅;蔡云舒;颜露新;曹舒宁;丁戬设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本低秩分解图像非均匀性条带校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低秩分解图像非均匀性条带校正方法及系统，属于数字图像处理技术领域；在对待校正图像进行校正的过程中，通过构造以数据保真项、图像先验项以及条带先验项之和最小化为目标的能量泛函优化模型，并基于非均匀性条带在每一列上具有一致性这一发现，在对条带矩阵施加秩一约束后，分解求解该模型以实现条带噪声的重建及图像校正，能够对存在非均匀性条带的图像进行精准校正，提高了重建所得图像的质量；与此同时，本发明能够对包含不同类型的非均匀性条带噪声的图像进行精准校正，适用范围较广。

本发明授权低秩分解图像非均匀性条带校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低秩分解图像非均匀性条带校正方法，其特征在于，包括： 当非均匀性条带为加性噪声时，将含有非均匀性条带的图像作为待校正图像进行校正，得到原始清晰图像； 当非均匀性条带为乘性噪声时，对含有非均匀性条带的图像进行对数化处理，并将所得的对数化图像作为待校正图像进行校正；将校正所得的清晰图像进行指数化，得到原始清晰图像； 其中，对所述待校正图像进行校正的方法包括： 构造以数据保真项、图像先验项以及条带先验项之和最小化为目标的能量泛函优化模型；所述数据保真项用于衡量所述待校正图像与待求解清晰图像及条带矩阵之和的差异； 所述图像先验项为所述待求解清晰图像的梯度的正则化项；所述条带先验项为所述条带矩阵的正则化项； 对所述条带矩阵施加秩一约束后，并将带有秩一约束的能量泛函优化模型分解为第一子模型和第二子模型，以对所述待求解清晰图像及所述条带矩阵进行多次交替迭代求解； 所述第一子模型为以所述数据保真项与所述图像先验项之和最小化为目标的模型；所述第二子模型为带有条带矩阵秩一约束的、且以所述数据保真项与所述条带先验项之和最小化为目标的模型； 所述带有秩一约束的能量泛函优化模型为： 其中，M为所述待校正图像的高度；yr为所述待校正图像的第r行；xr为所述待求解清晰图像的第r行；gr为所述条带矩阵的第r行；G为所述条带矩阵；β、λ分别为相应的正则化超参数；|| ||0表示L0范数；|| ||2表示L2范数。

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