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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理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：CN114972039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210789975.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理方法是由谢永乐;毕东杰;李西峰;吕珏;帅萍;彭礼彪;谢暄;田雪松设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理方法,包括以下步骤：S1.将数据采集过程用离散形式表达；S2.将被测对象所在平面进行更细致的网格划分,省略掉网格分割间距ΔL和ΔH，得到对应的数据采集过程表示；S3.令r，s为高分辨率网格下的坐标，对数据采集过程中的指数项进行分解；S4.确定原始分辨率网格采样数据在高分辨率网格平面在点r，s处的投影；S5.得到近场毫米波原始分辨率网格采样数据投影到高分辨率网格后与高分辨率图像间的变换关系；S6.得到对应的近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强模型,利用近场毫米波稀疏成像算法直接重建出高分辨率图像。本发明能够重建出高分辨率图像，有效提高了图像的细节质量。

本发明授权一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理方法在权利要求书中公布了：1.一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.将数据采集过程用离散形式表达； S2.将被测对象所在平面进行更细致的网格划分,省略掉网格分割间距ΔL和ΔH，得到对应的数据采集过程表示； S3.令r,s为高分辨率网格下的坐标，对数据采集过程中的指数项进行分解； S4.确定原始分辨率网格采样数据在高分辨率网格平面在点r,s处的投影； S5.引入二维FFT并统一坐标关系，则得到近场毫米波原始分辨率网格采样数据投影到高分辨率网格后与高分辨率图像间的变换关系； 所述步骤S5包括： 引入二维FFT并统一坐标关系，则得到近场毫米波原始分辨率网格采样数据投影到高分辨率网格后与高分辨率图像间的变换关系；为： 其中 S6.得到对应的近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强模型,利用近场毫米波稀疏成像算法直接重建出高分辨率图像； 所述步骤S6包括： 令为近场毫米波成像系统对被测对象稀疏欠采样后所得到的数据，为均匀下采样算子，其中μ＝NP为分辨率增强系数；为随机欠采样算子；记高分辨率网格划分下的被测对象图像为根据式8，稀疏观测数据s与高分辨率图像gH之间有着如下关系： s＝ΦμgH+n,11 可认为是对高分辨率网格采集数据下采样后再随机欠采样的过程，也称为近场毫米波稀疏分辨率增强观测算子；其中，为相位补偿矩阵，根据式9和Φμ，可定义Φμ的逆过程为其中为零填充扩展算子，为均匀上采样算子， 显然，对于从稀疏观测数据中直接重建出高分辨率的图像的过程也归结为一个压缩感知图像重建问题，根据式11，得到对应的近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强模型为 则由式12松弛而来的无约束近场毫米波成像压缩感知优化问题可记为 其中，为集合上的示性函数， 对于式13的问题，利用近场毫米波稀疏成像算法直接重建出高分辨率图像具体方法如下： 采用优化极小化方法将压缩感知优化问题转换为适用于近邻算法求解的形式，令{gi}为算法的生成解序列，则可设置一个优化极小化近似函数Qg；gi，其满足 其中，τ≥λmaxΦ#Φ为Lipschitz常数，λmaxΦ#Φ为Φ#Φ的最大特征值；优化极小化近似函数Qg；gi与目标函数Gg满足关系Qg；gi≥Gg和Qgi；gi＝Ggi；于是对目标函数Gg的求解可通过对优化极小化近似函数Qg；gi迭代求解完成； 由于存在具有混合函数结构的稀疏函数，无法直接求解优化极小化近似函数Qg；gi，为解决这个问题，根据混合稀疏函数的特性，设计一种原始-对偶框架，将优化极小化近似函数Qg；gi分解为适用于近邻算法求解的形式； 原始问题可归结为对原始目标子函数和的最小化问题，这里 其中，为一个范数单位球， 为一个范数单位球； 对偶问题则可归结为对对偶目标子函数和的最大化问题，这里： 其中 为将信号幅值投影至集合的投影算子；令和分别为两个对偶最大化子问题生成的对偶解序列，于是得到 其中L1为满足具有L1-Lipschitz连续的常数；同样的，L2为满足具有L2-Lipschitz连续的常数；跟为将变量和中的元素分别投影至和的投影算子；随后得到 此时可直接求解满足式23最小的解析解： 考虑到实际近场毫米波稀疏成像算法时间消耗成本，需要对算法设定一个中断条件；设置中断容限当解序列{gi}满足 时，认为所重建近场毫米波图像已满足实际需求，

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