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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于强度映射和深度学习的长波红外图像像差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：CN120807332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511294198.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于强度映射和深度学习的长波红外图像像差校正方法是由白剑;石润州;魏若岩;张瀚文设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强度映射和深度学习的长波红外图像像差校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于强度映射和深度学习的长波红外图像像差校正方法，包括：将清晰长波红外图片按照其自身的强度范围划分为若干个强度区间，将长波红外的波长范围也划分为若干个波长区间，并将强度区间映射到波长区间；使用光线追迹软件，提取光学系统的不同波长区间的中心波长的点扩散函数；将不同强度区间的清晰长波红外图片与其映射的点扩散函数卷积，得到像差退化长波红外图片；将像差退化长波红外图片按照其映射的中心波长对应的探测器的波长响应曲线的归一化光强响应进行加权，并添加噪声，得到仿真像差退化长波红外图片；将清晰图片和仿真图片一一对应，构建数据集，训练深度学习像差校正网络。本发明提升了像差模拟精度和像差校正能力。

本发明授权基于强度映射和深度学习的长波红外图像像差校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强度映射和深度学习的长波红外图像像差校正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将清晰长波红外图片按照其自身的强度范围划分为若干个强度区间，将典型长波红外的波长范围也划分为若干个波长区间，并将强度区间映射到对应的波长区间； S2：使用光线追迹软件，提取长波红外光学系统的不同波长区间的中心波长的点扩散函数； S3：将不同强度区间的清晰长波红外图片与其映射的中心波长的点扩散函数卷积，得到不同强度区间的像差退化长波红外图片； S4：将不同强度区间的像差退化长波红外图片，按照其映射的中心波长对应的探测器的波长响应曲线的归一化光强响应进行加权，并添加噪声，得到仿真的像差退化长波红外图片； S5：将所述清晰长波红外图片和所述仿真的像差退化长波红外图片一一对应，构建训练数据集，训练深度学习像差校正网络；所述深度学习像差校正网络的输入为像差退化长波红外图片，输出为清晰长波红外图片； S6：采集新的长波红外像差退化图片，输入训练后的深度学习像差校正网络进行像差校正。

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