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龙图腾网获悉中国地质科学院申请的专利基于计算偏振光场重建的矿物鉴定分析方法及系统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：CN121563802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610078026.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于计算偏振光场重建的矿物鉴定分析方法及系统是由杨雪;牛之建;柴嵘;黄凡;陈振宇;李华丽设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算偏振光场重建的矿物鉴定分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算偏振光场重建的矿物鉴定分析方法及系统，属于地质矿物分析与显微成像技术领域，解决了现有技术中物理矛盾‑算法割裂‑经验依赖的三重瓶颈问题。获取待测样品的至少一组多视角和多偏振态的原始光场图像序列；对原始光场序列图像进行配准处理，使得所有视角下的图像在空间位置上对应，得到配准数据；建立用于表述原始光场图像序列与目标光场图像之间的退化关系模型；基于退化关系模型和配准数据，通过反向求解，生成偏振合成图像；从偏振合成图像中提取形态纹理特征及光学物理特征，确定矿物种类与分布信息。本发明实现了矿物鉴定的自动化、定量化与智能化，提升分析的准确性和效率。

本发明授权基于计算偏振光场重建的矿物鉴定分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算偏振光场重建的矿物鉴定分析方法，其特征在于，包括： 获取待测样品的至少一组多视角和多偏振态的原始光场图像序列； 对所述原始光场图像序列进行配准处理，使得所有视角下的图像在空间位置上对应，得到配准数据； 建立用于表述所述原始光场图像序列与目标光场图像之间的退化关系模型，所述目标光场图像基于所述原始光场图像序列得到，退化关系至少包括：动态范围、几何形变、细节模糊、分辨率和噪声五个维度；其中，所述退化关系模型包括：；其中，表征所述原始光场图像序列；表征所述目标光场图像；表征所述动态范围压缩的非线性算子；表征所述几何形变的变换矩阵；表征所述细节模糊的模糊核；表征由传感器有限采样率导致信息丢失的降采样算子；表征噪声干扰的加性噪声；表征所述原始光场图像序列的序数； 基于所述退化关系模型和所述配准数据，通过反向求解，生成偏振合成图像；其中，所述基于所述退化关系模型和所述配准数据，通过反向求解，生成偏振合成图像，包括：构建针对所述退化关系模型的目标函数，所述目标函数包括：基于所述退化关系模型的数据保真项，以及用于约束五个维度的混合稀疏正则化项；采用交替方向乘子法，对所述目标函数进行迭代求解，且在每次迭代中基于所述配准数据交替更新光场图像变量、辅助变量及拉格朗日乘子，实现对所述原始光场图像序列的反向求解，生成重建的偏振合成图像；其中，所述目标函数包括：；其中，表征数据保真项；表征非凸高阶全变分的稀疏变换，表征所述目标函数中用于施加非凸高阶全变分约束的正则化子项，不同对应不同类型的图像重建约束；表征各正则化项对应的权重参数；表征L1范数；其中，时，细节增强正则化；其中，表示通过L0范数约束的稀疏性，，为预训练的高频细节字典，为图像块提取操作，表征迫使重建图像在细节字典下稀疏表示L0范数约束；时，动态范围扩展正则化；其中，表示约束高动态范围字典下的L1范数稀疏性，，表征高动态范围字典，表示对目标光场图像进行L1范数的稀疏化处理，表示全变分正则项；时，信噪比提升正则化，表征针对时序维，对多视角图像中非局部相似的块组施加联合稀疏约束范数；时，噪声抑制正则化；其中为紧框架变换，表征在变换域施加稀疏约束；表示对目标光场图像x进行变换后的结果；时，几何校正正则化；其中为从数据中估计的稀疏形变场，用于约束其梯度稀疏；表示计算形变场的空间梯度；通过L0范数约束梯度稀疏性，用于几何校正； 从所述偏振合成图像中提取形态纹理特征及光学物理特征，确定所述待测样品的矿物种类与分布信息。

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