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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建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：CN119887960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411528561.9，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建方法是由钱慧;凌泓;李若贤设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建方法，包括以下步骤：S1、原始图像经过扩散体无镜头成像系统获得测量图像；S2、构建轻量型卷积神经网络CNN‑ISP‑net，并使用训练集进行训练；S3、将测量图像和点扩散函数输入训练后的轻量型卷积神经网络进行预处理，获得预处理后的测量图像和点扩散函数；S4、构建并训练Le‑ADMM网络用以进行图像重构，S5、将预处理后的点扩散函数和测量图像共同输入已训练好的Le‑ADMM网络中进行图像重构。本发明通过轻量型卷积神经网络CNN‑ISP‑net分别对测量图像和测量点扩散函数进行预处理，优化测量图像质量，并使测量点扩散函数更接近理想点扩散函数，达到提升重构图像效果的目的。

本发明授权一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、原始图像经过扩散体无镜头成像系统获得测量图像； S2、构建轻量型卷积神经网络CNN-ISP-net，并使用训练集进行训练； S3、将测量图像和点扩散函数输入训练后的轻量型卷积神经网络进行预处理，获得预处理后的测量图像和点扩散函数； S4、构建并训练Le-ADMM网络用以进行图像重构， S5、将预处理后的点扩散函数和测量图像共同输入已训练好的Le-ADMM网络中进行图像重构； 所述扩散体无镜头成像系统中，传感器捕获的测量值b与重构图像x之间的关系表示为： b＝FΦx1 其中Φ矩阵为点扩散函数构成的传输函数，F为扩散体裁剪函数； 所述轻量型卷积神经网络CNN-ISP-net包括7层Conv+ReLU层和1层Conv层，每一层网络的输出作为下一层的输入； 所述轻量型卷积神经网络CNN-ISP-net的第1层网络使用8个大小为3×3×1的滤波器进行卷积，提取局部特征；第2-7层每层网络使用8个3×3×8大小的滤波器进行卷积，在第一层提取的特征上进行更深度的特征提取；第8层使用一个3×3×8大小的卷积核对前面提取的特征进行整合； 所述轻量型卷积神经网络CNN-ISP-net使用三个训练集进行训练，包括HDR+数据集、SID数据集和手动采集处理的点扩散函数数据集； 所述HDR+数据集的构建具体为，捕获一系列曝光不足的自然场景作为原始图像，然后使用DCraw对原始图像进行白平衡和增强，作为原始图像的对照图像。

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