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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原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：CN118710553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410847198.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法是由张弘;芮思语;袁丁;杨一帆;冯亚春设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维卷积‑注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法。采用三维卷积‑注意力联合偏振复原模型，包括空间‑偏振三维注意力模块、空间‑偏振三维卷积模块，各模块连接融合形成多尺度层次化网络；设计基于斯托克斯物理模型的偏振复原损失函数来训练网络；提取、融合三维特征并进行偏振信息解算，从而由低信噪比、低分辨率图像得到高信噪比、高分辨率彩色可见光及偏振信息。本发明利用三维特征计算对空间、偏振、色彩多个维度进行协同特征提取和融合，通过层次化连接网络形成多尺度的卷积‑注意力联合机制，结合卷积对于局部细节特征提取的优势和注意力机制对于长程依赖建模的优势，从而提高彩色偏振图像复原效果。

本发明授权基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1.建立由四维彩色偏振图像构成的成对偏振复原数据集，所述的数据集由分焦平面偏振相机和普通可见光相机组合装置拍摄而得；对四维彩色偏振图像进行偏振信息解算，得到三维可见光光强、偏振度、偏振角信息，扩充数据维度；使用数据增强方法扩增数据集，按规定比例随机划分数据集为训练集、测试集，用来训练和检测网络性能； S2.构建三维卷积-注意力联合偏振复原网络模型，包括浅层三维特征提取模块、空间-偏振三维注意力模块、空间-偏振三维卷积模块、模块融合；浅层三维特征提取模块由三维卷积层构成，用以提取空间、偏振维度的浅层三维特征；空间-偏振三维注意力模块基于滑动窗口机制和三维注意力机制，进行空间、偏振维度的全局长程依赖建模；空间-偏振三维卷积模块基于三维卷积残差网络，捕获局部三维信息；各模块连接和融合，形成多尺度的层次化U型网络； S3.设计基于斯托克斯物理模型的偏振复原损失函数，该损失函数包括四维彩色偏振图像损失、三维彩色光强损失、偏振度损失、偏振角损失；利用该损失函数训练三维卷积-注意力联合偏振复原网络模型； S4.基于训练得到的三维卷积-注意力联合偏振复原网络模型，提取、融合三维特征，并基于斯托克斯物理模型进行偏振信息解算，从而由低信噪比、低分辨率的四维彩色偏振图像得到高信噪比、高分辨率的四维彩色偏振图像及相应的三维可见光光强、偏振度、偏振角信息。

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