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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于热信号分解的红外图像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：CN119991461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510040620.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于热信号分解的红外图像增强方法是由靳鹏程;王青旺;沈韬设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热信号分解的红外图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于热信号分解的红外图像增强方法，属于计算机图像处理技术领域。该方法包括：S1、根据斯特藩‑玻尔兹曼定律，由温度信息T重建热辐射场图像I'D，建模不含纹理信息的直接热发射分量ID，原始红外图像I基于信号来源被分解为直接热发射分量ID和环境反射分量IE两部分；S2、从原始红外图像I中减去热辐射场图像I'D，分离出包含纹理信息的部分I'E，建模环境反射分量IE；S3、通过红外‑纹理映射模型深入挖掘包含纹理信息的部分I'E中潜在的纹理信息，得到增强后的纹理信息I'ET，通过冗余信息分离网络Gn从包含纹理信息的部分I'E中提取出影响红外纹理信息表达的冗余信息I'En；S4、将热辐射场图像I'D和增强后的纹理信息I'ET进行融合，得到增强后的红外图像I'。

本发明授权一种基于热信号分解的红外图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热信号分解的红外图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据斯特藩-玻尔兹曼定律，由温度信息T重建热辐射场图像I'D，建模不含纹理信息的直接热发射分量ID，原始红外图像I基于信号来源被分解为直接热发射分量ID和环境反射分量IE两部分； S2、从原始红外图像I中减去热辐射场图像I'D，分离出包含纹理信息的部分I'E，建模环境反射分量IE； S3、设计红外-纹理映射模型，通过可见光图像Iv深入挖掘包含纹理信息的部分I'E中潜在的纹理信息，得到增强后的纹理信息I'ET，通过冗余信息分离网络Gn从包含纹理信息的部分I'E中提取出影响红外纹理信息表达的冗余信息I'En； S3中红外-纹理映射模型由生成器GT和判别器D组成；生成器GT采用ResNet结构，由9个残差块组成；判别器D则基于PatchGAN，由5个卷积层组成； S3中的冗余信息分离网络，采用U-Net框架，由8个下采样和8个上采样卷积层组成； S3中红外-纹理映射模型的训练过程中，使用包括对抗性损失、感知损失、像素损失、重建损失和风格损失的总损失函数进行损失计算； 对抗性损失表示为： 感知损失表示为： 其中，Wi,j表示第i层第j个特征图的宽度，Hi,j表示第i层第j个特征图的高度，φi,j表示从VGG网络中提取的第i层第j个特征图的函数； 像素损失表示为：Lpix＝||Iv-GTI'E||1； 重建损失表示为：Lrec＝||I'E-I″E||1,其中I″E＝I'ET×I'En，表示增强后的纹理信息I'ET与冗余信息I'En重建的伪热辐射图像； 风格损失表示为：Lstyle＝||Iv-GTIv||1； 总损失函数表示为：L＝λ1LG+λ2LVGGi.j+λ3Lpix+λ4Lrec+λ5Lstyle； S4、将热辐射场图像I'D和增强后的纹理信息I'ET进行融合，得到增强后的红外图像I'； S4中将热辐射场图像I'D和增强后的纹理信息I'ET进行融合，包括： S4.1、根据热辐射场图像I'D和增强后的纹理信息I'ET计算自适应权重w，其表示为： 其中，wPIQE表示PIQE权重分量，wAG表示AG权重分量，wNIQE表示NIQE权重分量，wSTD表示STD权重分量； S4.2、使用自适应权重w进行融合得到增强后的红外图像I'，I'＝I'D·w+I'ET·1-w。

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