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龙图腾网恭喜南京航空航天大学;海华电子企业(中国)有限公司申请的专利一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测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：CN113850725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202010684465.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测方法是由徐帆;黄旭扬;吴启晖;陈朝晖;宋朋设计研发完成，并于2020-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测方法，涉及被动式太赫兹图像目标检测领域，其技术要点是：采用多尺度滤波去除样本噪声，采用多方位空间几何变换，联合生成多尺度滤波增强样本；采用卷积神经网络提取特征，训练模型参数，进行深度学习训练；对去噪样本进行多通道特征预测，对多通道的预测结果进行融合，得到最终的目标检测结果，该方法针对噪声严重、目标大小不一、细节模糊的被动式太赫兹图像，通过多尺度滤波模型改良YOLO深度学习网络，不仅可以滤除严重的条纹噪声，又可避免过度去噪导致的图像细节丢失，从而实现被动式太赫兹图像的高精度目标检测。

本发明授权一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测方法，包括以下步骤：采用多尺度滤波去除样本噪声，采用多方位空间几何变换，联合生成多尺度滤波增强样本；采用卷积神经网络提取特征，训练模型参数，进行深度学习训练；对去噪样本进行多通道特征预测，对多通道的预测结果进行融合，得到最终的目标检测结果；所述采用多尺度滤波去除样本噪声，其中，邻域像素值为fk,l，输出图像的像素值为gi,j，gi,j为邻域像素值fk,l的加权值组合，其中i,j和k,l代表像素点的坐标，wi,j,k,l为等于空域核ws和值域核wr的乘积，其中σs和σr分别为空域和值域的滤波平滑参数，不同去噪阈值样本lx与空域和值域的滤波平滑参数σs与σr的关系是lx＝l0·wσs,σr，其中σs＝x，σr＝13x，分别取不同的x,x∈0,2]，获取多尺度去噪样本，进行多尺度滤波增强；采用多方位空间几何变换，联合生成多尺度滤波增强样本，包括对样本图像进行旋转和翻转处理，滤波增强后图像的原始像素值坐标为x0,y0,图像中心旋转后得到的坐标为x1,y1，其中θ为逆时针旋转的角度，图像以y轴翻转后的坐标为x2,y2，x2,y2＝2w-x0,y0，其中w是图像的宽度。

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