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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;江苏锐精光电研究院有限公司申请的专利基于改进噪声估计的LRA-SVD自适应细节保留降噪算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：CN116596767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310235932.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于改进噪声估计的LRA-SVD自适应细节保留降噪算法是由刘俭;刘婧;刘辰光;陈刚设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进噪声估计的LRA-SVD自适应细节保留降噪算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进噪声估计的LRA‑SVD自适应细节保留降噪算法，包括对亚表面缺陷图像进行噪声估计；利用噪声估计值以及LRA‑SVD算法对原始图像进行降噪；将原始图像与初步降噪算法做差，获得初始方法去噪图像；计算去噪图像与方法噪声之间的相关系数，如果相关系数大于阈值，则进行迭代正则化降噪过程：将方法噪声乘以一定的系数加入到去噪图像中作为新含噪图像；利用改进的噪声估计方法对新含噪图像进行噪声估计，利用噪声估计值和LRA‑SVD算法对新含噪图像降噪；利用原始图像与新降去图像做差；计算新去噪图像与新方法噪声之间的相关系数，如果相关系数小于阈值则停止迭代，获得降噪后的亚表面缺陷图像；否则进行新一轮正则化降噪。

本发明授权基于改进噪声估计的LRA-SVD自适应细节保留降噪算法在权利要求书中公布了：1.基于改进噪声估计的LRA-SVD自适应细节保留降噪算法，其特征在于，包括： S1：获取原始亚表面缺陷图像，通过基于图像块聚类的噪声估计算法对原始亚表面缺陷图像进行噪声估计； S2：通过噪声估计值以及LRA-SVD算法对原始亚表面缺陷图像进行降噪，获得初始去噪图像； S3：将原始亚表面缺陷图像与初始去噪图像作差获取初始方法噪声图像； S4：计算初始去噪图像与初始方法噪声图像之间的相关系数，判断相关系数是否大于预设阈值，若大于则进行S5迭代正则化降噪过程，若不大于则获得降噪后的亚表面缺陷图像； S5：将初始方法噪声图像乘以比例系数加入至初始去噪图像中获取新含噪图像；利用噪声估计模型对新含噪图像进行噪声估计，利用噪声估计值和LRA-SVD算法对新含噪图像进行降噪，获得新去噪图像；将新含噪图像与新去噪图像作差获取新方法噪声图像；计算新去噪图像与新方法噪声图像之间的相关系数，判断相关系数是否大于预设阈值，若大于则进行新一轮S5迭代正则化降噪过程，若不大于则获得降噪后的亚表面缺陷图像； 噪声估计模型为 其中，为第k+1次迭代的噪声估计值，为使用基于图像块聚类的噪声估计方法获得的第k+1次迭代的噪声估计值，为使用基于图像块聚类的噪声估计方法获得的原始含噪图像的噪声估计值，c为常数。

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哈尔滨工业大学;江苏锐精光电研究院有限公司，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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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