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龙图腾网恭喜吉林农业大学申请的专利一种基于FSD-GIRA的鬼成像目标重建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：CN119313766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411481589.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于FSD-GIRA的鬼成像目标重建方法是由周阳;杨洋;徐艳蕾;黄东岩;李陈孝;翟钰婷;于梓原设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FSD-GIRA的鬼成像目标重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，通过奇异值分解将其重构，实现鬼成像系统测量数据的降维处理，提出WE‑FOMP‑CG算法，通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法，优化了稀疏信号的恢复；在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列，用PCG解线性方程组，并对结果进行小波预处理和多阈值去噪，更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度，并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法，该算法利用双重去噪机制，包括小波变换和BM3D方法，以保证恢复出的图像细节和结构得以保留，从而进一步提高鬼成像目标重建质量。

本发明授权一种基于FSD-GIRA的鬼成像目标重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FSD-GIRA的鬼成像目标重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集参考光强构成测量矩阵A，采集观测值构成观测向量B；S2、使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，将较小的特征值置为零，通过奇异值分解将其重构，对测量数据降维处理，获得降维后的测量矩阵A′和桶探测器值B′；S3、初始化阶段，恢复信号θ设为零向量，残差rn初始化为桶探测器值B′，迭代次数k；在迭代过程中，计算传感矩阵Φ每列与残差rn的内积，选择内积绝对值最大的S列构成矩阵使用共轭梯度法求解最小二乘问题，得到稀疏系数当k≤10时，通过公式更新残差rn，k＝k+1；当迭代次数k10时，令通过多阈值小波去噪技术处理所述多阈值小波去噪技术包括：设其中,Ψ表示为离散余弦系数变换矩阵，对信号执行最大重叠离散小波变换MODWT，使用sym8小波将信号进行6层小波变换，得到变换系数wt： 对于每一层kk的MODWT系数wtkk,:，计算中位数绝对偏差MAD: 其中，median|wtkk,:|是系数的绝对值的中位数，0.6745是MAD估计的缩放因子，使其成为无偏估计；基于MAD和信号长度，计算每层的阈值thrkk： 其中，N是信号的长度，2kk是缩放因子，调整层数kk对阈值的影响；对每层的MODWT系数应用阈值处理，使用软阈值对每个系数wtkk,:进行处理：wtkk,:＝signwtkk,:max|wtkk,:|-thrkk,0；其中，signx是x的符号函数，max|wtkk,:|-thrkk,0表示当系数的绝对值大于阈值，减去阈值，否则设为零；使用处理后的MODWT系数wt重建去噪后的信号 通过和Ψ的处理后的系数变换系数，如下： 令通过公式更新残差rn，k＝k+1；如果所选列与之前的列相同或列数超过测量矩阵的行数Nr，即|Sk|＝|Posθ|或者|Sk|＝Nr，则终止迭代，然后使用所述多阈值小波去噪技术对值进行处理，处理结果记为表示输出为M×1大小的向量；S4、将得到的转换为m×n矩阵M＝m×n；对进行逆时针转置90°，按照列优先顺序展平矩阵形成列向量应用所述多阈值小波去噪技术在一维空间上对单列的向量进行降噪；对降噪结果进行维度变换由M×1变换到m×n，得到对进行顺时针90°转置得到获得降噪后的目标图像；对降噪后的目标图像的噪声进行估计，得到噪声强度；根据噪声强度使用BM3D滤波器进行重建目标图像降噪，获得清晰恢复的目标图像。

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