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龙图腾网获悉西安中科立德红外科技有限公司申请的专利红外非均匀性校正方法、基于轻量化U-MISO网络的校正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：CN115861116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211627232.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权红外非均匀性校正方法、基于轻量化U-MISO网络的校正方法是由刘伟;王鹏;郭得福;段程鹏;张书强;宋洁;刘济铭设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外非均匀性校正方法、基于轻量化U-MISO网络的校正方法在说明书摘要公布了：本发明属于一种图像校正方法，针对现有的红外非均匀性校正方法中，基于参考辐射源的方法容易在去除条纹的图像中出现鬼影，基于深度学习的方法处理红外图像的单帧速度无法达到工程化的实时性的技术问题，提供一种红外非均匀性校正方法、基于轻量化U‑MISO网络的校正方法，先对非均匀性噪声图像进行两次下采样，再通过多个卷积、残差网络、反卷积、多尺度融合模块、特征注意力模块、叠加等处理，多次对非均匀性噪声图像进行特征提取，最终准确的得到全局图像的噪声特征，在非均匀性噪声图像中减去噪声特征，即得到校正后的图像，在极大提高算法速度的基础上实现了去除非均匀性噪声。

本发明授权红外非均匀性校正方法、基于轻量化U-MISO网络的校正方法在权利要求书中公布了：1.一种红外非均匀性校正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对非均匀性噪声图像I1进行两次下采样，得到图像I2和图像I3； S2，通过卷积对非均匀性噪声图像I1进行特征提取，得到特征F01；分别通过浅层特征提取模块fSFEM对图像I2和图像I3进行浅层特征提取，得到浅层特征F02_SFEM和浅层特征F03_SFEM； S3，通过残差网络对特征F01进行处理，得到特征F01_RB； S4，采用卷积对特征F01_RB进行初步特征提取，得到特征F01_AB，再通过特征注意力模块对特征F01_AB和特征F02_SFEM进行特征提取，得到特征F02_FA，再通过残差网络对特征F02_FA进行特征提取，得到特征F02_RB； S5，采用卷积对特征F02_RB进行初步特征提取，得到特征F02_AB，再通过特征注意力模块对特征F02_AB和特征F03_SFEM进行特征提取，得到特征F03_FA，再通过残差网络对特征F03_FA进行特征提取，得到特征F03_RB； S6，通过两种尺度大小的多尺度融合模块分别对特征F01_RB、特征F02_RB、特征F03_RB进行处理，得到特征F01_MF和特征F02_MF；其中，两种多尺度融合模块的尺度分别等于非均匀性噪声图像I1与图像I2的尺度； S7，对特征F03_RB依次通过残差网络和反卷积进行处理，得到特征F03_CT； S8，对特征F03_CT与特征F02_MF在特征通道维度上进行叠加，得到特征Fcat2_3_1； S9，依次通过卷积、残差网络和反卷积对特征Fcat2_3_1进行处理，得到特征F02_CT； S10，对特征F01_MF与特征F02_CT1在特征通道维度上进行叠加，再依次通过卷积、残差网络和卷积，得到全局图像的噪声特征Fnoise； S11，在非均匀性噪声图像I1中减去噪声特征Fnoise，得到校正后的图像output。

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