苏州工学院李芯蕊获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种弱特征目标自动对焦方法、系统及存储介质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：CN120151654B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510465204.0，技术领域涉及：H04N23/67；该发明授权一种弱特征目标自动对焦方法、系统及存储介质是由李芯蕊;姚崇棋;时辰;孔瑜;刘畅;王思源;王振宇;胡程尧;赵陈陈;周子岩;周庭宇;张铭轩;杨希峰;况亚伟;和明设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种弱特征目标自动对焦方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，针对弱特征图像识别对焦问题，具体地涉及一种弱特征目标自动对焦方法、系统及存储介质，方法包括如下步骤：S1.构建并联U‑Net网络模型；S2.对模型进行监督训练；S3.采用改进的Dice损失函数进行网络优化；S4.基于融合频域信息的评估函数实现自动对焦。本发明将图像频谱图与卷积神经网络技术相结合，首先使用改进的并联U‑Net网络对源图像进行处理，利用数字图像及其频谱图作为训练数据对网络进行训练，使其能够对弱特征区域进行精确标记，然后使用改进的基于图像清晰度和频谱的自动对焦评估函数，完成图像的自动对焦。
本发明授权一种弱特征目标自动对焦方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种弱特征目标自动对焦方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建并联U-Net网络模型； 所述模型由两个改进的U-Net模型分支组成，上分支接收数字图像输入，下分支接收频谱图输入； S2.对所述并联U-Net网络模型进行监督训练； 生成对焦前后数字图像的频谱图，通过对焦前后的图像及其频谱图对步骤S1中并联U-Net网络模型进行监督训练； S3.采用改进的Dice损失函数进行网络优化； S4.基于融合频域信息的评估函数实现自动对焦； 步骤S3中所述改进的Dice损失函数为： ； 其中、分别表示目标的真实区域和预测区域，为预测区域的像素与真实区域的像素之间的点乘，并将点乘结果相加，为它们各自对应区域中的像素相加，为原图像频谱图中的频谱分量，为预测图像频谱图中的频谱分量，为频谱分量的数量，为频谱的索引。
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