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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于量化和扩散模型的红外图像数据增强方法及系统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：CN119831872B 。

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：202411800976.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于量化和扩散模型的红外图像数据增强方法及系统是由施煜锴;李君耀设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量化和扩散模型的红外图像数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量化和扩散模型的红外图像数据增强方法，涉及数据增强技术领域，包括：使用第一量化参数对红外图像数据进行非均匀量化，得到第一量化图像数据；建立包括像素粗重建模块和基于扩散模型的生成模块的数据增强模型；使用第一量化图像数据进行训练得到训练后的数据增强模型；使用第二量化参数对红外图像数据进行非均匀量化操作，得到第二量化图像数据；将第二量化图像数据输入至训练后的数据增强模型中进行推理，生成经过数据增强的新的红外图像数据样本。本发明通过交叉采样的非均匀量化技术以及数据增强模型创造新样本，提供丰富且结构完整的训练数据，提升红外小目标检测模型的训练效果。

本发明授权一种基于量化和扩散模型的红外图像数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于量化和扩散模型的红外图像数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始红外图像数据并采用第一量化参数进行非均匀量化操作，得到第一量化图像数据； 建立包括像素粗重建模块和基于扩散模型的生成模块的数据增强模型； 使用所述第一量化图像数据对所述像素粗重建模块进行训练，得到第一重建图像数据，并使用所述第一重建图像数据对所述基于扩散模型的生成模块进行训练，得到训练后的所述数据增强模型； 对所述原始红外图像数据采用第二量化参数进行非均匀量化操作，得到第二量化图像数据； 将所述第二量化图像数据输入至所述训练后的所述数据增强模型中进行推理，通过所述像素粗重建模块得到第二重建图像数据并输入至所述基于扩散模型的生成模块中，生成经过数据增强的新的红外图像数据样本; 其中，所述进行非均匀量化操作，包括： 设定区间间隔和取值为随机的非均匀量化器，所述非均匀量化器包含不重叠的区间集合、一组复制值  和一个表示区间数量的值且即为所述第一量化参数或所述第二量化参数，由如下公式得到： 其中，为排序算法，表示在区间内随机抽样，分别表示图像每个通道的像素的最小值和最大值，落在区间的图像像素值由复制值取代： 选取不同的量化区间大小，使用所述非均匀量化器将连续的像素值离散化，对图像进行不同程度的压缩，以减少数据复杂性，同时在不同尺度上保留图像的结构特征。

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