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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种序列图像畸变和重度热辐射效应融合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：CN121032872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511568875.6，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种序列图像畸变和重度热辐射效应融合校正方法是由洪汉玉;薛文荣;叶亮;张政;刘远明;陈晨;陈奕兆;刘嘉康设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种序列图像畸变和重度热辐射效应融合校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种序列图像畸变和重度热辐射效应融合校正方法，该方法包括：获取含有不同程度大气湍流畸变和重度热辐射退化的图像序列，并对图像序列中每张图像进行初步热辐射处理，得到预处理图像序列；对预处理图像序列进行畸变校正，得到畸变校正图像序列；对畸变校正图像序列进行归一化处理，通过计算局部对比度特征和亮度特征生成权重图像序列，并采用从前到后的策略，将畸变校正图像序列与权重图像序列融合为一张校正图像。本发明的方法实施简单且高效，能够对带有大气湍流畸变和重度热辐射叠加效应进行图像校正，通过执行本方法，可有效去除图像的畸变和热辐射退化效应，提升图像品质和信噪比，有助于后续实施目标识别与探测等操作。

本发明授权一种序列图像畸变和重度热辐射效应融合校正方法在权利要求书中公布了：1.一种序列图像畸变和重度热辐射效应融合校正方法，其特征在于，该方法包括： S1、获取含有不同程度大气湍流畸变和重度热辐射退化的图像序列，并对图像序列中每张图像进行初步热辐射处理，得到预处理图像序列； S2、对预处理图像序列进行畸变校正，得到畸变校正图像序列，具体包括： S201、提取预处理图像序列中每张图像的重度热辐射饱和区域非饱和有效图像信息区域块，计算预处理图像序列非饱和有效信息区域块中每个像素位置的中位像素值，得到中位像素值先验图像； S202、确定预处理图像序列中第一张图像至最后一张图像的非饱和有效图像信息区域块的重叠区域，得到预处理图像序列中第一张图像至最后一张图像的重叠非饱和有效图像信息区域块，提取中位像素值先验图像与预处理图像序列中第一张图像至最后一张图像的重叠非饱和有效图像信息区域块的特征点对； S203、根据中位像素值先验图像与预处理图像序列中第一张图像至最后一张图像的重叠非饱和有效图像信息区域块的特征点对，确定预处理图像序列中第一张图像至最后一张图像到中位像素值先验图像的逆变换矩阵，并计算平均逆变换矩阵，基于该平均逆变换矩阵对预处理图像序列中最后一张图像进行畸变校正； S204、确定预处理图像序列中第一张图像至倒数第二张图像的非饱和有效图像信息区域块的重叠区域，按照同样的畸变校正逻辑对倒数第二张图像进行畸变校正；继续沿用这种从后到前的策略，依次完成对倒数第三张图像至第一张图像的畸变校正，最终得到畸变校正图像序列； S3、对畸变校正图像序列进行归一化处理，通过计算局部对比度特征和亮度特征生成权重图像序列，并采用从前到后的策略，将畸变校正图像序列与权重图像序列融合为一张校正图像，具体包括： S301、对畸变校正图像序列进行归一化处理，并计算每张图像的局部对比度特征和亮度特征，基于所有图像的局部对比度特征计算每张图像的对比度权重项，将每张图像的亮度特征作为亮度权重项，根据每张图像的对比度权重项和亮度权重项生成权重图像序列； S302、将畸变校正图像序列的第一张图像和第二张图像进行高斯滤波和降采样，得到两张图像的高斯金字塔，将两张图像对应的权重图像进行高斯滤波和降采样，得到两张权重图像的高斯金字塔；将两张图像的高斯金字塔和对应的权重图像的高斯金字塔进行逐像素相乘，得到两个包含权重信息的高斯金字塔，将两个包含权重信息的高斯金字塔进行同尺度相加，形成一个新的高斯金字塔，将新的高斯金字塔还原为原始图像，得到第一张融合图像；同时，将两张权重图像的高斯金字塔进行同尺度相加，得到融合图像对应的权重图像的高斯金字塔； S303、将当前的融合图像与畸变校正图像序列下一张图像作为待融合的两张图像，按照同样的融合逻辑进行融合，得到下一张融合图像及其对应的权重图像的高斯金字塔；继续沿用这种从前到后的策略，直至畸变校正图像序列的所有图像融合为一张校正图像。

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