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龙图腾网获悉福建优恩立光电科技有限公司申请的专利一种智能识别SWIR6毫米镜头的影像的畸变矫正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：CN119963457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510453702.3，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种智能识别SWIR6毫米镜头的影像的畸变矫正方法是由沈庆梅;沈银娣;江健熹设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能识别SWIR6毫米镜头的影像的畸变矫正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能识别SWIR6毫米镜头的影像的畸变矫正方法，包括S1、通过SWIR6毫米镜头获取原始影像数据；S2、根据SWIR6毫米镜头的光学系统特性，计算原始影像数据中的畸变补偿因子；S3、利用畸变补偿因子，修正几何畸变，得到几何修正后的影像数据；S4、根据SWIR6毫米镜头的光学系统特性，对几何修正后的影像数据的边缘区域进行几何校正，得到校正后的影像数据；S5、对经过校正后的影像数据应用自适应去噪算法，根据光学畸变的分布情况动态调整噪声抑制强度，并进行细节增强处理；S6、输出经过畸变矫正、去噪和细节增强后的影像数据。本发明具备良好的细节保留和高效的实时处理能力等优点。

本发明授权一种智能识别SWIR6毫米镜头的影像的畸变矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种智能识别SWIR6毫米镜头的影像的畸变矫正方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过SWIR6毫米镜头获取原始影像数据，并对所获取的原始影像数据进行畸变分析，识别出原始影像数据中的几何畸变； S2、根据SWIR6毫米镜头的光学系统特性，包括焦距、光圈和光学系统配置，计算原始影像数据中的畸变补偿因子，建立用于畸变矫正的数学模型，并将所述数学模型应用于原始影像数据，生成矫正后的影像数据； S3、利用畸变补偿因子，采用几何变换算法对矫正后的影像数据中的像素坐标进行调整，修正几何畸变，得到几何修正后的影像数据； S4、根据SWIR6毫米镜头的光学系统特性，对几何修正后的影像数据的边缘区域进行几何校正，减少由光学系统边缘效应引起的几何畸变，得到校正后的影像数据； S5、对经过校正后的影像数据应用自适应去噪算法，根据光学畸变的分布情况动态调整噪声抑制强度，消除因矫正引入的噪声，并进行细节增强处理； S6、输出经过畸变矫正、去噪和细节增强后的影像数据； 所述S5具体包括： S51、对经过校正后的影像数据进行噪声分析，所述噪声分析包括识别影像中因畸变校正过程引入的噪声； S52、基于校正后的影像数据的局部光学畸变分布情况，动态调整去噪算法中的噪声抑制强度： ； 其中，为噪声抑制强度，为调整因子，为每个像素点的畸变补偿因子； S53、应用基于调整后的噪声抑制强度的自适应去噪算法，通过局部噪声估计对校正后的影像数据中的噪声进行抑制，得到去噪后的影像数据； S54、在去噪处理后，根据去噪后的影像数据的局部细节信息进行细节增强，使用增强系数调整图像的纹理细节： ； 其中，为经过细节增强后的影像数据，为影像数据在像素点处的梯度值，为细节增强系数； S55、输出经过去噪和细节增强处理后的影像数据； 所述S53具体包括： S531、应用基于调整后的噪声抑制强度的自适应去噪算法，所述去噪算法包括通过小波变换方法对校正后的影像数据进行去噪； S532、利用小波变换进行影像数据的分解，将校正后的影像数据通过低通滤波和高通滤波分别获得低频子带和高频子带： ； ； 其中，和分别为低通滤波和高通滤波操作； S533、根据噪声抑制强度，动态调整高频子带中的噪声系数： ； 其中，为高频子带，为噪声抑制强度； S534、通过反小波变换将调整后的低频和高频子带进行重构，得到去噪后的影像数据： ； 其中，为去噪后的影像数据； S535、输出去噪后的影像数据。

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