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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于陷波滤波与引导滤波的红外图像非均匀校正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：CN119559108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411614531.X，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权基于陷波滤波与引导滤波的红外图像非均匀校正方法是由黄继业;勾硕;王如霖;曾毓;杨宇翔;李平;何志伟设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于陷波滤波与引导滤波的红外图像非均匀校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于陷波滤波与引导滤波的红外图像非均匀校正方法，包括以下步骤：输入红外焦平面阵列图像，将输入图像进行离散傅里叶变换，得到振幅谱和相位谱，通过对振幅谱的中心频谱区域做预测，估计陷波滤波器补偿参数，进而构造陷波滤波器；将振幅谱通过所构造陷波滤波器，得到滤波后的新振幅谱，利用滤波后新的振幅谱和原始的相位谱，经过离散傅里叶逆变换得到滤波后的背景图层；将原始输入红外焦平面阵列图像和滤波后的背景图层作差，得到噪声图，利用各向异性引导滤波，对正则化系数进行加权改进，从噪声图中提取部分细节图层；叠加所有细节图层，输出校正结果。该方法能有效克服非均匀校正过程中图像细节丢失的问题。

本发明授权基于陷波滤波与引导滤波的红外图像非均匀校正方法在权利要求书中公布了：1.基于陷波滤波与引导滤波的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、输入红外焦平面阵列图像，将输入图像进行离散傅里叶变换，得到振幅谱和相位谱，通过对振幅谱的中心频谱区域做预测，估计陷波滤波器补偿参数，进而构造陷波滤波器； 估计陷波滤波器补偿参数的方法为： 首先，根据红外焦平面阵列图像Ii的大小，得到振幅谱，所述振幅谱为M×N的矩阵，表达式如下： 然后，将振幅谱按行平均分为上半部分和下半部分； 对于上半部分，设置参数K表示陷波滤波的具体区域,通过K邻域外的数据，选取B行，通过对此K行数据，通过逐列进行估计，做线性拟合，计算kv,zv参数： 其中，xi是行数，Gi,v是振幅图的数据； 利用估计的参数kv,zv拟合计算K邻域内的数据，进而估计陷波滤波器的补偿参数： Ci＝kvxi+zv； 其中，Ci是估测的补偿的数值，i的取值从到 对于振幅谱的下半部分进行与上半部分相同计算； 步骤2、将振幅谱通过所构造陷波滤波器，得到滤波后的新振幅谱，利用滤波后新的振幅谱和原始的相位谱，经过离散傅里叶逆变换得到滤波后的背景图层； 步骤3、将原始输入红外焦平面阵列图像和滤波后的背景图层作差，得到噪声图，利用各向异性引导滤波，对正则化系数进行加权改进，从噪声图中提取部分细节图层；所述各向异性引导滤波的方法为：在引导滤波的基础上，通过修改正则化系数，让其在各个方向上都能保持最大和最小强度的界限，从而能够在边沿细节处达到降噪效果； 通过各向异性引导滤波提取细节图层的方法，表达式如下： qi＝aiIi+bi 其中μk和σk2是ωk窗口内引导图像的像素数据的均值和方差，λ是正则化系数，|ω|是ωk内的像素数，是ωk内输入图像的均值，Ii是输入的引导图像，pi是要进行处理的图像，通过计算各向异性引导滤波器的参数ai,bi，然后得到条纹图层，并用噪声图层减去条纹图层，得到细节图层，完成细节信息的提取； 步骤4、叠加所有细节图层，输出校正结果。

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