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龙图腾网获悉浙江海之晨工业装备有限公司申请的专利一种用于电子行业自动光学检测系统中的图像去噪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：CN119831885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411903262.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种用于电子行业自动光学检测系统中的图像去噪方法是由李今颜;潘凤钢;王洛福;臧治国;郭治卿设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电子行业自动光学检测系统中的图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于电子行业自动光学检测系统中的图像去噪方法，旨在高效去除图像噪声并保留细节。该方法包括以下步骤：首先，通过分块与相似性分组，将采集到的图像构建为多个相似组张量；其次，利用低秩张量分解对相似组张量进行空间和光谱特征的建模与处理；然后，通过三方向对数截断张量核范数3TLogTNN探索图像的全局低秩性，以抑制噪声并保持全局结构一致性；最后，构建优化目标函数，结合非局部双因子正则化器和全局正则化器，实现图像去噪和细节保留。该方法有效结合了非局部相似性与全局低秩特性，提升了图像去噪效果和算法效率，适用于多光谱图像和高精度检测场景，可广泛应用于电子行业的AOI系统中。

本发明授权一种用于电子行业自动光学检测系统中的图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种用于电子行业自动光学检测系统中的图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： 1对采集的图像进行分块并按相似度进行分组，包括以下子步骤： 将采集的图像划分为若干子区域，形成多个三维图像块； 通过相似性衡量方法计算每个三维图像块与其他图像块的相似度； 根据相似度，将相似的图像块分组，形成若干包含多个图像块的相似组； 对每个相似组的图像块构建三维张量； 2对相似组块进行低秩张量建模，包括以下子步骤： 将相似组张量Gi′分解为空间因子张量Bi′和光谱矩阵A′i，其中i为当前处理的相似组索引，表示第i个相似组； 对空间因子张量Bi′进行处理，以提取图像的空间特征； 对光谱矩阵A′i进行处理，以平滑光谱特征； 合成经过处理的空间因子张量Bi和光谱矩阵Ai，生成去噪后的相似张量Gi； 3对去噪后的图像进行全局低秩性探索，包括以下子步骤： 计算图像的多模态低秩特性； 使用全局正则化方法探索图像的全局低秩性； 4构建图像去噪模型，通过优化目标函数实现噪声抑制和细节保留，所述优化目标函数为： 其中： Y：采集的原始图像数据； 去噪后的图像； S：稀疏噪声项； Gi：通过张量分解得到的第i个相似组块的低秩张量； Bi：第i个相似组的空间因子张量； Ai：第i个相似组的光谱矩阵； 光谱矩阵Ai的平滑版本； D3Ai：光谱矩阵Ai的差分表示； ρ：正则化参数； μ：光谱平滑正则化参数； γ：稀疏正则化参数； Frobenius范数的平方； ‖·‖3DTLogTNN：三方向对数截断张量核范数； ‖·‖1：范数； n：相似组的总数； 其中三方向对数截断张量核范数3TLogTNN的计算包括对张量的mode‑k切片的TLogMNN计算，其公式如下： 其中： X：输入的张量切片； σi：输入张量切片X的第i个奇异值； ∈：为一个极小的正数； m：保留的奇异值个数； 图像去噪模型的目标函数包括以下约束条件： Gi＝Bi×3Ai,其中： Gi：表示通过张量分解得到的第i个相似组块的低秩张量表示； Bi：第i个相似组块的空间因子张量； Ai：第i个相似组块的光谱矩阵； ×3：表示沿第三模态的张量乘法； 去噪后的图像； n：相似组块的总数。

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