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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标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：CN116523778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310433727.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法是由钱惟贤;徐盈晖;陈钱;朱世豪;冯前;鞠一凡;周鼎钧;万敏杰设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法，包括：对每一帧图像进行降采样差分金字塔滤波，对图像进行不同频段信息的分解；分析高频噪声特性，求取抑制极大值的空域滤波卷积模板；利用抑制极大值的空域滤波卷积模板对每一层图像进行空域卷积，计算运动归一化参数；结合当前帧的DOP图像与前一帧运动补偿后的结果，在时域中进行运动补偿去噪。本发明能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在噪声场景下有效的去除噪声图像的各类噪声，并且尽可能的保留动态目标，使场景清晰，目标的细节得到增强。

本发明授权基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 10降采样差分金字塔滤波：对每一帧图像进行降采样差分金字塔滤波，对图像进行不同频段信息的分解，具体步骤为： 112倍降采样： 对原图像进行6次2倍降采样，获得6幅不同分辨率的降采样图像，即6个尺度空间； 122倍升采样： 把当前降采样图像放大一倍，使其与上一层尺度空间中图像的分辨率相同； 13各尺度差分相减： 把在同一个尺度空间、不同模糊程度的两幅图像相减得到不同分辨率的差分图DOP1、DOP2、DOP3、DOP4、DOP5、DOP6，具体表示为： {DoP}k＝prydown}k-{resize}k 式中，{DoP}k表示第k层差分金字塔降采样图像，{prydown}k表示第k层金字塔降采样图像，{resize}k表示第k层尺度恢复图像； 20高频噪声抑制：分析高频噪声特性，求取抑制极大值的空域滤波卷积模板，具体方法为： 通过对暗光条件下的可见光图像噪声特性的分析可以得出，高频噪声服从高斯分布，即灰度值具有中间高，周围邻域低的特性，所以每层DOP内的高频噪声多数是其邻域内的极大值点，在对一条曲线中求极值时，局部极值往往可以通过求导的方式实现： 其中fx表示原函数，f′x表示原函数的导数，δx为无穷小量； 但是，图像的像素值是离散的点，因此步长必须为整数，即1个像素，故极大值点可以表示为： 高频噪点往往只具备局部极大值的特性，而不具备方向信息，使用基于梯度滤波的算子即可消除孤立噪点提取出有方向信息的边缘轮廓； 对于图像而言数字滤波往往可以转化为模板与图像窗口的卷积运算过程，将窗口中心像素替换为卷积运算结果即可实现滤波的过程，因此以上针对局部噪点抑制的可以转化为四个方向的卷积模板，如下式所示： 图中分别表示图像在0°、45°、90°、135°方向上的空域卷积模板，经过滤波模板即可对各层DOP进行高频噪声的抑制； 30四方向空域边缘滤波：利用抑制极大值的空域滤波卷积模板对每一层图像进行空域卷积，计算运动归一化参数，具体步骤为： 采用步骤20求得的四个方向的高频噪声抑制滤波模板，对一层DOP进行操作，获得四个方向的高频噪声抑制图像，其过程可以表示为： {If}C＝I*{Conv}C 其中{Conv}C为四个方向的高频噪声抑制滤波模板，I为一层DOP，{If}C为四个方向的高频噪声抑制图像； 32重复步骤31，对每一层DOP都进行空域高频噪声滤波，则各层四个方向的高频噪声抑制图像表示为： {If C}k＝Ik*{ConvC}k 其中{ConvC}k为k层四个方向的高频噪声抑制滤波模板，Ik为k层DOP，{If C}k为k层四个方向的高频噪声抑制图像； 33对每个方向的6层DOP进行融合，得到四个方向的融合图像，其过程可以表示为： fuse为融合过程，为每个方向k层的融合图像； 34计算运动信号归一化参数： 根据步骤33计算的四方向空融合图像做平均后归一化能够得到a_sig参数，该参数是边缘特征信息的更新系数，a_sig的值越大，当前帧DOP的值对去噪后结果的影响越大； 式中，a_sign k表示运动信号归一化参数，If k0，If k45，If k90，If k135表示步骤33求得的0°、45°、90°、135°四个方向的融合图像，|·|表示取绝对值运算； 35计算差分信号归一化参数 当前帧与前一帧空域滤波后得到的对应方向的数据做差分，四方向相加做平均后归一化能够得到a_dif参数，该参数是运动区域更新系数，a_dif的值越大，说明运动的幅度越大，更新的越快； 式中，a_difn k差分信号归一化参数，If k0-If k-10表示计算0°k层和k-1层的差分信号，If k45-If k-145表示计算45°k层和k-1层的差分信号，If k90-If k-190表示计算90°k层和k-1层的差分信号，If k135-If k-1135表示计算135°k层和k-1层的差分信号，|·|表示取绝对值运算； 40时间域运动补偿：结合当前帧的DOP图像与前一帧运动补偿后的结果，在时域中进行运动补偿去噪。

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