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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于相位相关的低照度图像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：CN116385312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310509728.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于相位相关的低照度图像去噪方法是由钱惟贤;徐盈晖;陈钱;朱世豪设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相位相关的低照度图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相位相关的低照度图像去噪方法，包括以下几个步骤：提取图像边缘信息：对每一帧图像进行边缘滤波，提取图像的有效边缘信息；边缘图相位相关：相邻两帧图像进行边缘滤波，滤波之后的两帧图像进行相位相关运算，得到两帧图像的位移量；多帧图像相关约束：对配准之后的多帧图像进行同源信号约束以及全局相关约束，构建互相关方程；求解互相关方程：根据互相关最大化优化方程以及梯度最大化方程求解互相关方程，并保留当前帧的解，带入下一帧的互相关方程中实现去噪图像的迭代更新。本发明能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在低照度场景下有效的去除低照度图像的各类噪声，还原真实场景，使场景清晰，细节得到增强。

本发明授权基于相位相关的低照度图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相位相关的低照度图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤： 10提取图像边缘信息：对每一帧图像进行边缘滤波，提取图像的有效边缘信息； 20边缘图相位相关：对相邻两帧边缘图像进行相位相关运算，计算图像序列的配准点，具体步骤包括： 21图像空域平移： 相邻两帧边缘图像分别为f2x,y,f1x,y，且f2x,y由f1x,y平移dx,dy得到，即满足如下关系式： f2x,y＝f1x-dx,y-dy 22空域转换到频域： 将两帧边缘图像反映到频域，具体为： F2u,v＝F1u,v*e-i*2π*u*dx+v*dy 其中，F2u,v为边缘图像f2x,y的频域图像，F1u,v为边缘图像f1x,y的频域图像； 23计算互功率谱得到配准点： 将图像的频域形式左边除以右边,得到互功率谱,其形式为: 通过求取互功率谱的傅立叶反变换,得到一个狄拉克函数,再寻找函数峰值点对应的坐标,即可得到所要求得的配准点； 24配准点全局信号时间相关联： 根据步骤23得到的配准点实现相邻两帧之间的配准，则图像序列表征为： It＝It’ 式中，I表示图像序列，t表示时间，t’表示不同时间； 30多帧图像相关约束分析：对配准之后的多帧图像进行同源信号约束以及全局相关约束，构建互相关方程，具体步骤包括： 31构建同源信号约束方程关联边缘信号 在低照度场景下，有效的信号是淹没在噪声中，即： I＝S+N I为图像，S为场景信号，场景信号具体为步骤12求出来的边缘信号，N为噪声； 在空间分布上低照度图像表征为： Ix,y＝Sxs,ys+Nx,y Ix,y表示一张低照度图像的空间分布，xs,ys表示边缘信号的空间分布，Nx,y表示噪声的空间分布； 根据步骤24得到的图像序列中全局信号的时间分布，确定边缘信号的同源信号约束方程： Sxs,ys,t＝Sxs,ys,t’ 噪声在时间相关性表示为： Nx,y,t＝Nx’,y’,t’ 32构建全局关联约束方程求解像素真实坐标 根据步骤31得到的边缘信号的同源信号约束方程，根据相关性构建边缘信号的全局信号约束方程： Proj将有效信号的每个像素映射为一个以同源信号为变量的方程，it，jt表示像素位置的时间分布； 33低照度图像在空间上的分布表示为: Ix,y＝Sxs,ys+Nx,y 根据构建的同源信号约束方程，低照度图像在空间上的分布进一步表示为： Ix,y,t’＝Sxs,ys,t+Nx’,y’,t’ 根据步骤32构建的全局关联约束方程，对Sxs,ys,t进行求解，上式表示为： 式中，表示边缘信号的全局关联约束方程，Ix,y,t’表示为低照度图像； 40求解互相关方程，对噪声图像进行迭代更新：根据互相关最大化优化方程以及梯度最大化方程求解互相关方程，并保留当前帧的解，带入下一帧的互相关方程中实现去噪图像的迭代更新，具体过程为： 41构建互相关最大化优化方程： 互相关最大化表征为： 42构建梯度最大化方程增强图像： 梯度最大化表征为： max2←grad{Ix,y} 43求解互相关方程，重构去噪图像： 根据步骤41互相关最大化优化方程和步骤42梯度最大化方程求解步骤33中的互相关方程，重构出清晰无噪声的图像。

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