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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种联合去噪和超分辨的红外图像处理方法和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：CN120070248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510550472.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种联合去噪和超分辨的红外图像处理方法和系统是由边丽蘅;苏欣悦设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合去噪和超分辨的红外图像处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合去噪和超分辨的红外图像处理方法及系统，该方法包括，确定多种不同类型红外物理噪声的表征；确定多种不同类型的噪声；基于多种不同类型红外物理噪声的表征和多种不同类型的噪声，构建用于训练的红外图像数据集；基于红外图像数据集对初始神经网络进行训练，得到目标神经网络；获取待处理的红外图像，并通过目标神经网络对待处理的红外图像进行处理得到去噪后的目标图像。本发明生成高保真大规模红外图像数据集，且通过目标神经网络实现红外图像的去噪和超分辨，降低了成本和提高了图像分辨率。

本发明授权一种联合去噪和超分辨的红外图像处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种联合去噪和超分辨的红外图像处理方法，其特征在于，包括： 确定多种不同类型红外物理噪声的表征； 确定所述多种不同类型的噪声，所述多种不同类型红外物理噪声，包括：像素非均匀性噪声；读出噪声；读出非均匀条纹噪声；时间条纹噪声；确定多种不同类型的噪声的过程包括：获取均匀辐射下红外带噪图像序列；基于空域和频域对所述红外带噪图像序列进行分析，得到所述多种不同类型的噪声，包括：确定所述红外带噪图像序列在时域中的时间均值和在频域中的行列均值；基于所述时间均值和所述行列均值，得到所述像素非均匀性噪声；基于所述红外带噪图像序列和所述时间均值，得到时间噪声；将所述时间噪声进行矩形滤波，得到所述读出噪声和所述时间条纹噪声；基于所述红外带噪图像序列和所述像素非均匀性噪声，得到读出非均匀条纹噪声； 基于所述多种不同类型红外物理噪声的表征和所述多种不同类型的噪声，构建用于训练的红外图像数据集； 基于所述红外图像数据集对初始神经网络进行训练，得到目标神经网络； 获取待处理的红外图像，并通过所述目标神经网络对所述待处理的红外图像进行处理得到去噪后的目标图像； 其中，像素非均匀性噪声的第一表征为： 其中，和分别表示焦平面阵列中每个像素的像素非均匀性噪声的增益值和偏移值，表示无噪图像； 非均匀条纹噪声的列条带噪声和行条带噪声与红外真实辐射数据之间的第二表征为： 其中，和分别表示在像素处的行条纹噪声的增益和偏移，和分别表示在像素处的列条纹噪声的增益和偏移； 确定时间条纹噪声的第三表征为： 其中，表示不同时间的时间条纹噪声每行的增益值，表示不同时间的时间条纹噪声每行的偏移值； 读出噪声的第四表征为： 其中，为均值的高斯噪声模型的标准差。

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