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龙图腾网获悉北京控制工程研究所申请的专利一种基于卷积神经网络的火星表面图像增强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：CN116563141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310382042.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于卷积神经网络的火星表面图像增强方法是由王斯奋;李志平;王磊;于丹;杨巍;顾朋;胡宇桑;郝策设计研发完成，并于2023-04-11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的火星表面图像增强方法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的火星表面图像增强方法，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像执行图像增强操作，所述图像增强操作包括：向火星表面图像增强神经网络模型输入图像，得到噪声信息；去除所述噪声信息，得到增强后的图像。通过对“祝融号”火星车采集到的火星表面图像进行建模，将火星表面图像增强问题转换为火星表面图像噪声求解问题，在此基础上通过设计卷积神经网络对火星表面图像的噪声进行求解，并结合火星表面图像模型，以实现对火星表面图像的增强。本发明可有效提升“祝融号”等火星探测车的图像采集质量，可有效提升火车探测车自主感知能力，进而有助于“祝融号”等火星探测车的自主导航及避障能力。

本发明授权一种基于卷积神经网络的火星表面图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种火星表面图像增强方法，其特征在于，包括： 获取待处理图像； 对所述待处理图像执行图像增强操作，所述图像增强操作包括：向火星表面图像增强神经网络模型输入图像，得到噪声信息；去除所述噪声信息，得到增强后的图像； 所述火星表面图像增强神经网络模型包括6个卷积层， 第0卷积层的卷积核为3*3，扩展指数为1，包含压缩激励SE块，感受野为3*3； 第1卷积层的卷积核为3*3，扩展指数为2，包含压缩激励SE块，感受野为5*5； 第2卷积层的卷积核为3*3，扩展指数为4，包含压缩激励SE块，感受野为9*9； 第3卷积层的卷积核为3*3，扩展指数为8，包含压缩激励SE块，感受野为17*17； 第4卷积层的卷积核为3*3，扩展指数为1，包含压缩激励SE块，感受野为17*17； 第5卷积层的卷积核为1*1，扩展指数为1，不包含压缩激励SE块，感受野为17*17； 所述火星表面图像增强神经网络模型还包括降维非线性映射层，所述降维非线性映射层满足： W1i,j是一个卷积滤波器，卷积滤波器总个数为k*n1个，且k对降维非线性映射所设定的参数，f1为滤波器大小，3代表输入图像Ix中的3个颜色通道，代表偏置；n1代表输出特征图的个数；*代表卷积运算； 所述方法还包括： 循环执行所述图像增强操作，其中，将前一次图像增强操作得到的图像作为下一次图像增强操作的输入： It+1＝φIt 其中，It为第t次优化图像，φ为本文所提出的图像增强网络； 使用第n～n+kk次优化结果的均值作为最终优化结果； 所述循环执行所述图像增强操作，满足： 是第i级循环中所分解出的第j个噪声层，βi对应的是各个噪声层的权重。

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