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龙图腾网获悉南京理工大学;湖北三江航天红阳机电有限公司;北京神箭空天科技有限公司申请的专利基于频率动态融合与感知优化的无监督红外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：CN121280300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511832229.6，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权基于频率动态融合与感知优化的无监督红外图像增强方法是由赵壮;王友圆;韩静;高鹏;王维新;李海庆;禹润镇;亢红伟;柏连发;于浩天;郭恩来;陈霄宇设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频率动态融合与感知优化的无监督红外图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频率动态融合与感知优化的无监督红外图像增强方法，包括在扩散模型的反向扩散阶段构建红外增强扩散模型，其中，红外增强扩散模型按照输入输出的顺序依次包括红外图像特征微调阶段、频率动态掩码融合引导阶段以及CDF感知优化阶段。本发明所提方法在亮度整体提升的同时进行了有效对比度增强，保留原图结构还增强了细节，采用本方法生成图像不仅能够充分保留细节与结构信息，而且有效抑制了过曝与亮度不均问题，使得输出结果在图像质量和亮度层次上表现出更加自然与协调的特性，并且具备良好的跨数据集泛化能力，在非主动热激励的其他红外数据集上也有较好的增强效果，有效改善红外图像质量。

本发明授权基于频率动态融合与感知优化的无监督红外图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频率动态融合与感知优化的无监督红外图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：在扩散模型的反向扩散阶段构建红外增强扩散模型，其中，红外增强扩散模型按照输入输出的顺序依次包括红外图像特征微调阶段、频率动态掩码融合引导阶段以及CDF感知优化阶段； 红外图像特征微调阶段： S1、在反向扩散阶段的n步反向采样过程中，将第t步反向采样图像经过红外图像特征微调阶段生成估计无噪声干净图像，其中，t=1,2....n； 频率动态掩码融合引导阶段： S2、将估计无噪声干净图像和输入图像分别进行傅里叶变换得到各自的频谱，其中，频谱包含幅度谱和相位谱； S3、对估计无噪声干净图像的频谱与输入图像y的频谱采用动态频率掩码融合策略进行自适应高低频掩码融合引导，生成融合结果； S4、将融合结果中的幅度谱与输入图像的相位谱进行傅里叶逆变换得到动态融合预测图像，并在频率动态掩码融合引导阶段引入梯度约束损失函数； CDF感知优化阶段： S5、采用基于累积分布函数CDF匹配的感知优化方法对动态融合预测图像的像素分布进行全局调整增强对比度； S6、重复S1~S5直到反向采样过程结束，输出最终的增强结果样本。

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南京理工大学;湖北三江航天红阳机电有限公司;北京神箭空天科技有限公司，其通讯地址为：214409 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道200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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