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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于特征点和信噪比双增强的偏振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：CN120431396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510554676.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于特征点和信噪比双增强的偏振图像增强方法是由刘鑫;吴宣余;杨健;余翔;郭雷设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征点和信噪比双增强的偏振图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于特征点和信噪比双增强的偏振图像增强方法，属于偏振视觉探测技术领域，包括步骤：利用偏振相机获得两类图像信息：偏振图像与可见光图像；构造偏振图像信噪比增强网络，通过学习多角度偏振信息之间的相关性，将噪声从原始场景中分离，实现信噪比增强；构造偏振图像特征点增强网络，通过学习总光强图像与偏振度图像之间的特征融合关系，提升检测到的特征点数量与质量，实现特征点增强；最后，两个网络的输出相互交叉作为输入，形成双回路闭环学习网络。该方法构建了偏振图像信噪比增强和特征点增强网络，提出了信噪比与特征点回环赋能的一体化增强方法，可提升干扰环境下偏振视觉探测系统的精度与环境适应性。

本发明授权一种基于特征点和信噪比双增强的偏振图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征点和信噪比双增强的偏振图像增强方法，其特征在于，实现步骤如下： 步骤1、利用偏振相机获得两类图像信息：偏振图像和可见光图像；偏振图像包括偏振度图像和偏振光强图像，可见光图像包括总光强图像； 步骤2、构建偏振图像信噪比增强网络；信噪比增强网络输入为偏振光强图像，以清晰图像作为真值约束，利用包含偏振信息的图像序列学习多角度偏振信息之间的相关性，对偏振光强图像进行重建，将散射光包含偏振特性的背景噪声从原始场景中分离； 步骤3、构建偏振图像特征点增强网络；特征点增强网络输入为总光强图像和偏振度图像，通过特征点损失函数和多尺度图像结构相似性损失函数对网络输出进行双重约束，其中特征点损失函数用于融合总光强图像中的原始场景信息和偏振度图像的边缘特征信息，多尺度图像结构相似性损失函数用于提升特征点的检测数量与质量，从而学习总光强图像与偏振度图像之间的特征融合关系； 步骤4、将信噪比增强网络和特征点增强网络的输出相互交叉输入给两个网络，形成信噪比和特征点双回路闭环学习网络，生成特征点和信噪比双增强图像。

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