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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于轻量化网络的近红外条纹图像快速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：CN119850453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410219363.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于轻量化网络的近红外条纹图像快速去噪方法是由冯世杰;周林樾;左超;李艺璇;钱佳铭设计研发完成，并于2024-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化网络的近红外条纹图像快速去噪方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于轻量化网络的近红外条纹图像快速去噪方法，包括：构建轻量化的卷积神经网络；利用近红外结构光系统在真实场景下采集不同面形样品图像，对每张图像设置最优参数，利用设置最优参数的图像制备数据集；将数据集输入轻量化的去噪神经网络进行训练；将实时采集的带有噪声的红外条纹图输入训练好的轻量化去噪模型，获得去噪后的优化条纹图像。

本发明授权基于轻量化网络的近红外条纹图像快速去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化网络的近红外条纹图像快速去噪方法，其特征在于，包括： 步骤一：构建轻量化的去噪神经网络；所述轻量化的去噪神经网络包括一条下采样主路径、四条下采样支路和一条上采样主路径，每条下采样支路包括依次连接的残差模块和下采样模块，所述下采样主路径包括依次连接的卷积层、残差模块、三组下采样模块和残差模块的组合以及一组下采样模块和多头自注意力模块的组合，所述四条下采样支路的输入端分别与三组下采样模块和残差模块的组合、一组下采样模块和多头自注意力模块的组合的输入端依次一一对应连接，所述上采样主路径包括依次连接的四组上采样模块与残差模块的组合以及卷积层，第四下采样支路的输出端与第一组上采样模块与残差模块的组合的输入端连接，第三下采样支路的输出端与第二组上采样模块与残差模块的组合的输入端连接，第二下采样支路的输出端与第三组上采样模块与残差模块的组合的输入端连接，第一下采样支路的输出端与第四组上采样模块与残差模块的组合的输入端连接； 步骤二：利用近红外结构光系统在真实场景下采集不同面形样品图像，对每张图像设置最优参数，利用设置最优参数的图像制备数据集； 步骤三：将数据集输入轻量化的去噪神经网络进行训练； 步骤四：将实时采集的带有噪声的红外条纹图输入训练好的轻量化去噪神经模型，获得去噪后的优化条纹图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道200号南京理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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