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龙图腾网获悉浙江蓝影智能技术有限公司申请的专利基于空域和频域特征的非均匀性校正方法及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：CN120580403B 。

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：202511086366.X，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权基于空域和频域特征的非均匀性校正方法及系统是由俞贝楠;范益群;周永胜;王霆枫设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空域和频域特征的非均匀性校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空域和频域特征的非均匀性校正方法及系统，涉及红外图像处理技术领域，校正步骤为：将待校正图像输入训练好的红外图像非均匀性校正模型中，输出校正图像；模型训练步骤为：基于可见光数据集构建训练数据集；构建初始红外图像非均匀性校正模型，其采用U‑Net结构构建非均匀性校正主干模块，非均匀性校正主干模块中置有空域特征提取模块和频域特征提取模块；利用训练数据集对初始红外图像非均匀性校正模型进行迭代训练，得到红外图像非均匀性校正模型。本发明通过空域特征提取模块捕获局部像素级信息，结合频域特征提取模块提取的全局频谱特征，实现局部噪声抑制与全局结构优化的协同作用，提升了非均匀性校正的精度和鲁棒性。

本发明授权基于空域和频域特征的非均匀性校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空域和频域特征的非均匀性校正方法，其特征在于，具体步骤包括： 校正步骤为： 获取待校正图像； 将所述待校正图像输入训练好的红外图像非均匀性校正模型中，输出校正图像； 模型训练步骤为： 基于可见光数据集构建训练数据集，所述训练数据集包括待非均匀性校正图像和伪红外图像的训练数据对； 构建初始红外图像非均匀性校正模型，所述初始红外图像非均匀性校正模型采用U-Net结构构建非均匀性校正主干模块，所述非均匀性校正主干模块中置有空域特征提取模块和频域特征提取模块； 所述非均匀性校正主干模块中的编码器、解码器和瓶颈层中空域特征提取模块和频域特征提取模块的使用流程为：将特征图像张量在通道上分成两部分，将这两部分分别经过空域特征提取模块和频域特征提取模块，最后将这两部分在通道维度合并，得到最终的输出张量； 利用所述训练数据集对所述初始红外图像非均匀性校正模型进行迭代训练，直至收敛，得到所述红外图像非均匀性校正模型； 其中，所述空域特征提取模块的数据处理步骤为： 输入图像依次经过层归一化函数、第一卷积、深度卷积、激活函数、多权重通道注意力模块和第二卷积处理，生成初步空域特征； 将所述初步空域特征与所述输入图像叠加，获得最终的空域特征； 所述多权重通道注意力模块中数据处理步骤为： 对输入特征进行多尺度卷积获取多尺度特征； 将各尺度特征进行全局池化后通过卷积和Sigmoid函数生成多尺度的通道特征； 将多尺度的通道特征拼接后进行概率化处理，生成概率特征； 对所述概率特征进行卷积处理获取最终的通道特征； 将最终的所述通道特征与所述输入特征相乘获得多权重通道特征。

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