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龙图腾网获悉湖北经济学院申请的专利一种面向光学相机通信的基于GAN的条纹图像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：CN120431449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510939954.7，技术领域涉及：H04N7/22；该发明授权一种面向光学相机通信的基于GAN的条纹图像处理方法是由彭玲;邓乾;杨阳;吴静;谭瑞鹏;王志健;刘文平设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向光学相机通信的基于GAN的条纹图像处理方法在说明书摘要公布了：本申请属于可见光通信领域，具体公开了一种面向光学相机通信的基于GAN的条纹图像处理方法，包括：合成条纹图像数据集；将条纹图像数据集的样本迁移至目标域；训练生成对抗网络GAN，获取图像重建模型和条纹提取模型；图像重建模型是基于U‑NET网络构建的，采用注意力模块SimAM；条纹提取模型是通过级联输入层、多个中间层和输出层构建的，中间层是通过级联多尺度模块和池化层构建的，多尺度模块包括多个CondConv网络，多尺度模块的输入与输出之间配置有残差连接。本申请通过上述图像重建模型的轻量化设计以及条纹提取模型的轻量化设计，能够确保针对生成对抗网络训练所获得的模型能够适用于移动端部署。

本发明授权一种面向光学相机通信的基于GAN的条纹图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向光学相机通信的基于GAN的条纹图像处理方法，其特征在于，包括： 合成条纹图像数据集； 基于真实条纹图像和条纹图像数据集，通过CycleGAN将条纹图像数据集的样本迁移至目标域，目标域为真实条纹图像所在的域； 基于迁移至目标域后的条纹图像数据集，训练生成对抗网络GAN，获取图像重建模型和条纹提取模型，图像重建模型用于将条纹图像重建为无条纹图像，条纹提取模型用于基于条纹图像提取条纹； 其中，图像重建模型作为GAN的生成器，条纹提取模型作为GAN的判别器； 图像重建模型是基于U-NET网络构建的，构建过程中，对于一个或多个残差连接，采用注意力模块SimAM，以减少U-NET网络的网络层数； 条纹提取模型是通过级联输入层、多个中间层和输出层构建的，输入层为条件卷积CondConv网络，中间层是通过级联多尺度模块和池化层构建的，多尺度模块包括多个条件卷积CondConv网络，多尺度模块中不同条件卷积CondConv网络采用不同的卷积核，多尺度模块的输入与输出之间配置有残差连接，输出层是基于激活函数构建的； 还包括：在U-NET网络的构建过程中，基于条件卷积CondConv网络和像素重组PixelShuffle模块构建上采样层； 条纹图像数据集包括条纹图像样本和条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签； 所述合成条纹图像数据集，包括： 基于Hypersim数据集，在Hypersim数据集的每一个原始图像样本中添加条纹，获取条纹图像样本，原始图像样本作为无条纹图像标签，所添加的条纹作为条纹序列标签； 所述在Hypersim数据集的每一个原始图像样本中添加条纹，包括通过以下公式添加条纹： ； 其中，表示条纹图像样本，表示原始图像样本对应的深度数据，表示一个随机的光源发射点，表示所添加的条纹，表示原始图像样本中照射到物体表面的漫反射光照强度，表示原始图像样本中物体表面的漫反射率，表示原始图像样本对应的残差项，表示漫反射光照分量的调节因子，表示残差项系数。

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