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龙图腾网获悉南昌工程学院申请的专利基于自适应欧拉弹性正则化的泊松图像复原工作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：CN115511750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211265614.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于自适应欧拉弹性正则化的泊松图像复原工作方法是由张俊;杨俊慈;邓承志;徐晨光;王细女;马明溪设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应欧拉弹性正则化的泊松图像复原工作方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于自适应欧拉弹性正则化的泊松图像复原工作方法，包括如下步骤：S1，通过向欧拉弹性正则化添加自适应加权矩阵，形成新型泊松图像复原模型；S2，根据新型泊松图像复原模型，通过交替方向乘子法ADMM进行求解，根据设置的条件进行泊松图像复原；S3，通过评估指标对泊松图像复原的数值结果进行评估，并从视觉效果上评估复原图像的质量。

本发明授权基于自适应欧拉弹性正则化的泊松图像复原工作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应欧拉弹性正则化的泊松图像复原工作方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，通过向欧拉弹性正则化添加自适应加权矩阵，形成新型泊松图像复原模型； 所述泊松图像复原模型： gκui,j是曲率的特定函数，定义如下： gκui,j＝1+α|κui,j| 其中α为正的常数；对于二维曲线，曲率κ表示为u的函数，即 T是一个自适应加权矩阵，其定义为： 为了有效地刻画扩散，βf被用于表示平滑和边缘区域；如果ι＝0且βf＝1，则T将成为单位矩阵； S2，根据新型泊松图像复原模型，通过交替方向乘子法ADMM进行求解，根据设置的条件进行泊松图像复原； 引入三个辅助变量v，w，q，并将原始无约束优化问题转化为如下约束优化问题： 为了求解该约束，引入了三个拉格朗日乘子η1＝η11,η12T，η2＝η21,η22T和η3，然后将其转化为一个鞍点问题；相应的增广拉格朗日泛函为： 其中γ1,γ2,γ3＞0是三个罚参数，取值不同；上式包括四个子变量，因此在使用ADMM时需要交替迭代求解每个子变量，直到达到终止条件； 用于求解的交替方向乘子ADMM； S2-1，输入一个模糊带噪图像f； S2-2，设置参数：λ,ι,δ,β,α,nMax,和 S2-3，初始化：u0＝f，q0，v0，w0，和n＝0； S2-4，当n＜nMax时， S2-5，用n+1替代n； S2-6，若||un-un-1||2||un||2≤∈，停止迭代； S2-7，结束循环； S2-8，返回u*＝un作为最终复原图像； 子问题都具有显式解， 该子问题重新表述为： 根据其最优性条件，得到欧拉拉格朗日方程： 在周期边界条件下，上述公式通过快速傅立叶变换FFT方法高效求解： 该子问题被表述为 该子问题具有闭形式解；通过求解相应的二次方程，得到其解为 v子问题重新表示为 考虑其最优性条件，为 其中是一个单位算子，记v＝[v1,v2]T，w＝[w1,w2]T，ηi＝[ηi1,ηi2]Ti＝1,2，则vn+1满足以下线性方程组： 因此，通过简单计算获得vn+1的显式解： w子问题表示为 然后通过软阈值算子计算得到其闭形式解 S3，通过评估指标对泊松图像复原的数值结果进行评估，并从视觉效果上评估复原图像的质量。

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