桂林电子科技大学路皓翔获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于循环卷积和多聚类空间的红外图像增强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：CN113989153B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111271072.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于循环卷积和多聚类空间的红外图像增强方法是由路皓翔;刘振丙;王文颢;郭棚跃;杨梦雨;王凯杰设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于循环卷积和多聚类空间的红外图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像增强技术，具体涉及一种基于循环卷积和多聚类空间的红外图像增强方法，包括如下步骤：S1，建立多尺度循环卷积模块，以若干半径不同的高斯卷积核建立多尺度卷积模块，并采用密集连接的方式将多层多尺度卷积模块连接起来处理图像细节；S2，采用K‑means算法对图像灰度值进行聚类分析图像聚类分析，采用最大贡献率法选取初始聚类中心；S3，采用二维高斯函数和旋转矩阵构建第i个角度的核函数作为模板核函数提取图像不同角度的轮廓信息。本实施例方法相对于现有的图像增强方法，输出的图像轮廓更清晰、细节信息更丰富，较原图像质量无论是细节、亮度等有了显著的提高。
本发明授权基于循环卷积和多聚类空间的红外图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环卷积和多聚类空间的红外图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，建立多尺度循环卷积模块，该模块包含卷积层，以若干半径不同的高斯卷积核建立多尺度卷积模块，并采用密集连接的方式将多层多尺度卷积模块连接起来处理图像细节； S2，采用K-means算法对图像灰度值进行聚类分析，采用最大贡献率法选取初始聚类中心； S3，采用二维高斯函数和旋转矩阵γi构建第i个角度的核函数作为模板核函数提取图像不同角度的轮廓信息； S3中，第i个角度的旋转矩阵γi为 若Px,y为X-Y坐标系下核函数上一点，经旋转处理后第i个角度U-V坐标系下点为： 为了对图像背景进行均匀滤除同时提取图像的细节信息，即经过模板滤波后背景区域非轮廓和细节信息的响应为0，定义第i个角度的滤波器核函数为 其中，属于邻域N为邻域中灰度值的个数，表示取整，Lap为拉普拉斯算子，用于提取图像各个角度的细节信息。
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