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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于滤波与几何约束交互的曲线结构图像增强方法、装置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：CN121481874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610024513.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于滤波与几何约束交互的曲线结构图像增强方法、装置是由尹华一;高辉钦;王大寒;刘键涛;戴厚德;施华;曹二众;王永祥;李金文设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于滤波与几何约束交互的曲线结构图像增强方法、装置在说明书摘要公布了：基于滤波与几何约束交互的曲线结构图像增强方法、装置，涉及图像增强技术领域。方法包含：待处理的退化图像通过骨干网络与特征金字塔网络对退化图像进行多尺度特征编码，获取多种层级的特征图。基于结构引导信息分别在多种层级的特征图上确定待修复的线状曲线结构区域，并截取对应的感兴趣区域特征。利用大尺度卷积滤波器对感兴趣区域特征进行空间滤波，实现全局上下文感知处理以修复因遮挡导致的纹理断裂，得到修复后的特征。基于像素级自注意力机制，对修复后的特征所表征的曲线采样点序列进行几何特征交互与平滑滤波，以抑制高频几何噪声，得到平滑后的特征。对平滑后的特征进行图像纹理重构，生成包含完整曲线纹理的增强图像。

本发明授权基于滤波与几何约束交互的曲线结构图像增强方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于滤波与几何约束交互的曲线结构图像增强方法，其特征在于，包含： S1、获取待处理的退化图像，通过骨干网络与特征金字塔网络对所述退化图像进行多尺度特征编码，获取多种层级的特征图； S2、基于结构引导信息分别在多种层级的特征图上确定待修复的线状曲线结构区域，并截取对应的感兴趣区域特征； S3、利用大尺度卷积滤波器对所述感兴趣区域特征进行空间滤波，实现全局上下文感知处理以修复因遮挡导致的纹理断裂，得到修复后的特征； S4、基于像素级自注意力机制，对所述修复后的特征所表征的曲线采样点序列进行几何特征交互与平滑滤波，以抑制高频几何噪声，得到平滑后的特征； S5、对平滑后的特征进行图像纹理重构，生成包含完整曲线纹理的增强图像；在多层级特征图之间进行逐级细化重建，将上一层级输出的结构引导特征用于引导下一层级的特征融合与细节复原，以提高增强图像中线状曲线纹理结构的连续性与清晰度； S3具体包括： 采用大尺度深度可分离分解卷积对所述感兴趣区域特征进行滤波；其中，所述大尺度深度可分离分解卷积由垂直方向的×1卷积核与水平方向的1×卷积核级联构成，为大于3的整数；；式中为大尺度深度可分离分解卷积滤波后得到的全局上下文特征；为原始感兴趣区域特征； 将滤波后提取的全局上下文特征与原始感兴趣区域特征进行残差融合，得到所述修复后的特征； 残差融合的表达式如下； ； 式中为修复后的特征；为可学习的融合系数；为激活函数；为批归一化处理；为信号增强； S4具体如下； 将单条曲线的个采样点特征视为一个拓扑序列，通过线性变换生成查询矩阵、键矩阵和值矩阵； 然后计算像素依赖矩阵：；式中为像素依赖矩阵；为归一化指数函数；为查询矩阵的第行向量；为键矩阵的第行向量；为键向量的维度；表示转置； 利用依赖矩阵对所有点的值进行加权聚合，生成经过几何校正的特征序列；；式中为单条曲线对应的ROI特征矩阵；为调节系数。

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