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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;宁波机场集团有限公司;中国计量大学;北京航空航天大学申请的专利一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正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：CN119540111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411637294.9，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正方法是由胡海苗;何壮;黄嘉辰;叶德茂;程瑞琦设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正方法在说明书摘要公布了：渐晕校正是图像信号处理的必备过程，是获取高质量图像的重要保障。然而当前主流渐晕校正方法依赖标定，工作量大且复用性差，在实际应用中会耗费巨大的人力物力。当应用场景与标定场景差异较大时，渐晕校正效果往往难以得到保障。本发明提出一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正方法，通过分析渐晕图像退化机理，提出了无渐晕图像颜色强度熵较低且梯度稀疏的先验知识，并据此构建了渐晕优化模型，设计了梯度下降法来优化渐晕参数，实现了图像的渐晕校正。该方法无需标定，准确度高且普适性强，对于推动渐晕校正算法的落地具有重要意义。

本发明授权一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正方法在权利要求书中公布了：1.一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正方法，其特征在于包括以下步骤： A依据图像尺寸及初始渐晕参数建立初始渐晕模型，采用式1所示的经典四次多项式模型作为渐晕模型，其中x表示像素与图像渐晕中心的距离，参数为a，b，c，Vx表示距离渐晕中心距离x处的渐晕程度，利用该模型对渐晕进行初始校正，得到初始渐晕校正图像； Vx＝a+bx2+cx4                1B将步骤A所述图像转换至HSV空间，采用包括等间隔组距、非等间隔组距中的至少一种的参数，对图像进行直方图统计； C对步骤B中获得的HSV域的直方图进行颜色强度熵统计，将其作为图像的颜色强度熵评价指数；所述颜色强度熵统计过程包括求解具有相同色调H和饱和度S的直方图的强度V分布的熵值，求解过程如式2和3所示，其中表示颜色强度直方图hjskvi的值，hj,sk,vi分别表示步骤直方图在色调、饱和度和强度三个方向的直方图索引，max_j,max_k,max_i分别表示直方图索引的最大值，最终求解得到的E_o即为颜色强度熵指数，其中：D对步骤A获得的渐晕校正图像，对RGB图像本身、HSV图像、以及HSV图像的V通道的至少一种图像的梯度进行求解； E对步骤D获得的图像梯度求取范数，并将其作为图像的梯度指数评价； F将步骤C获得的图像熵评价指数与步骤E获得的图像梯度评价指数进行结合，如式4所示，构造图像渐晕优化损失函数；其中E_o为步骤C计算得到的颜色强度熵指数，L_o为步骤E中计算得到的图像梯度指数评价，λ表示正则化系数，loss_o为计算得到的渐晕校正损失函数值，loss_o＝E_o+λ·L_o                            4G对步骤F获得的损失函数值，采用凸函数优化方法优化渐晕参数； H判断是否达到优化终止条件，若达到终止条件则将最后一次渐晕校正结果输出，若未达到终止条件则将优化后的渐晕参数代替初始渐晕参数，循环步骤A‑步骤H直到迭代终止。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;宁波机场集团有限公司;中国计量大学;北京航空航天大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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