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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于卷积神经网络结构对红外图像去噪的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：CN116823634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310186823.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于卷积神经网络结构对红外图像去噪的方法及系统是由李灯熬;刘萍;赵菊敏;宋阳阳设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络结构对红外图像去噪的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络结构对红外图像去噪的方法及系统，该方法采用卷积神经网络体系结构，利用二阶注意力机制和区域层面的非局部模块改进图像特征提取和噪声残差拟合，去除原始图像的噪声，得到一个清晰的图像；该方法中的卷积神经网络体系结构分为15层，每一步骤均在卷积神经网络体系结构中的每一层执行；该系统内部按照利用卷积神经网络对红外图像去噪的方法中的各步骤进行操作。本发明在不同噪声环境下都能保持良好的去噪性能，可以保留大量的红外图像细节，即便是混合真实噪声的红外图像也能达到一个很好的去噪效果。

本发明授权一种基于卷积神经网络结构对红外图像去噪的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络结构对红外图像去噪的方法，其特征在于，该方法采用的网络结构包括以下区域： 第一区域：下采样模块区； 第二区域：卷积层区； 第三区域：ResiudualDenseBlockRDB区； 第四区域：上采样模块区； 第五区域：整流线性单元ReLU区； 其中，所述去噪方法具体按照以下步骤执行： 步骤1：对红外图像进行采集，得到目标图像I； 步骤2：对大小为n_ch×h×w目标图像I进行采样分割为4n_ch×h2×w2的子图像； 步骤3：对每个子图像进行预处理得到A0，提取2×2的图像块，在输出图像的不同通道中对其像素进行重组； 步骤4：在输入端添加一个由噪声估计图像M组成的附加通道，所述附加通道的分辨率与A0相同，所述M控制降噪和细节保存之间的权衡，处理后得到图像尺寸为4n_ch+1×h21×w2的A1； 步骤5：将预处理后的图像A1经卷积层提取浅层特征提取后输入RL-NL，充分利用红外图像丰富的结构特征、相似度和上下文信息，利用特征的空间相关性，对图像块特征进行非局部增强并传输到后续层中，该步中非局部模块在区域水平上增强的图像块标示为图像AR； 步骤6：在RDB中输入AR，进行特征深度提取，得到深度特征图AD； 步骤7：将深度特征图AD与图像A1的浅层特征相结合，分别进行FRL-NL·运算和卷积层计算，得到AC； 步骤8：将尺寸为4n_ch×h2×w2的特征矩阵AC恢复到大小n_ch×h×w，表示为AF； 步骤9：对步骤8中所述的图像AF进行重构噪声误差，通过两层卷积层以及ReLU的运算，最终用一层卷积层重构噪声残差N，将噪声残差N从目标图像I中去除，完成去噪。

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