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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种用于频分复用超快成像重建的自适应滤波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：CN121235943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511805016.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种用于频分复用超快成像重建的自适应滤波方法是由陆洋;韩子璇;文永安;于连栋;王飞飞;陈孝喆;贾华坤设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于频分复用超快成像重建的自适应滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于频分复用超快成像重建的自适应滤波方法，属于计算光学成像技术领域，步骤为：采用随机生成矩阵并插值的方法，结合光栅调制原理，仿真生成大量多分幅频分复用超快成像原始图像；从每幅原始图像对应去除未经调制的随机复振幅图像，从而得到无零级项图像；对pix2pixGAN生成对抗网络进行改进并训练；将拍摄的实际多分幅频分复用图像输入训练好的网络，输出无零级项的多分幅频分复用图像，并进行傅里叶变换，得到无零级项频谱图，对频谱图进行二值化处理，并应用K‑Means++聚类算法，获取频谱正负一级项的中心坐标，通过巴特沃斯滤波器提取中心坐标对应的单帧图像信息，进行傅里叶逆变换得到频分复用的单帧图像，实现自适应滤波。

本发明授权一种用于频分复用超快成像重建的自适应滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种用于频分复用超快成像重建的自适应滤波方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过生成随机复振幅矩阵并经不同插值方法扩展为随机复振幅图像，对每四幅图像按时间顺序生成随机区域，用朗奇光栅施加不同方向正弦条纹调制，叠加后实现多分幅频分复用，生成原始图像； 步骤2：根据多分幅频分复用超快成像系统原理，从每幅原始图像中，对应去除其在步骤1中未经调制的随机复振幅图像，从而得到无零级项图像，与原始图像成对组合构建数据集； 步骤3：对pix2pixGAN生成对抗网络进行改进，对改进pix2pixGAN网络进行训练； 所述步骤3具体为：首先搭建原始pix2pixGAN网络，原始pix2pixGAN网络由基于U-Net的生成器和基于Patch-GAN的判别器组成，U-Net生成器包括上采样和下采样两个阶段，在上采样阶段开始之前加入一个GAM注意力机制模块，在上采样之前对特征进行权重赋值，在上采样阶段结束后下采样阶段开始前再次引入另一个GAM注意力机制模块，增强网络对特征的学习能力同时避免了网络结构复杂、特征参数过多导致的训练时间成本过高的问题； 将数据集中的原始图像作为改进后pix2pixGAN网络的输入，对应的无零级项图像作为学习标签，对改进pix2pixGAN网络进行训练； 步骤4：将使用基于频分复用的FRAME成像方法拍摄的实际多分幅频分复用图像输入训练好的网络，输出无零级项的多分幅频分复用图像； 步骤5：将网络生成的无零级项多分幅频分复用图像进行傅里叶变换，得到无零级项频谱图，对频谱图进行二值化处理； 步骤6：对二值化处理后的频谱图应用K-Means++聚类算法，获取频谱正负一级项的中心坐标，在坐标区域通过巴特沃斯滤波器提取单帧图像信息，最后进行傅里叶逆变换得到频分复用的单帧图像，实现自适应滤波。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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