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龙图腾网获悉合肥视展光电科技有限公司申请的专利一种基于图像分层的红外偏振特征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：CN121053031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511208422.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法是由赵录建;徐少罕;张强设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于红外偏振增强领域，公开了一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法，包括以下步骤：输入待增强红外偏振图像；通过改进的全变分正则化模型，对输入图像进行分层，得到细节层与基础层；通过局部信息约束的Gamma校正方法，对基础层进行校正，得到增强基础层；采用分阶段处理策略对细节层进行去噪与增强处理，得到增强细节层；通过自适应加权策略融合增强细节层和增强基础层，得到最终的增强结果。本发明采用上述的一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法，有效实现了现有场景中的噪声抑制；在多种场景下均能有效增强图像的细节对比度。

本发明授权一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分层的红外偏振特征增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、输入待增强红外偏振图像； 步骤S2、通过改进的全变分正则化模型，对输入图像进行分层，得到细节层与基础层，具体步骤如下： 步骤S21、构建改进的全变分正则化模型，具体步骤如下： 步骤S211、在传统全变分模型基础上，引入最大化梯度能量约束细节项，优化目标函数，如下所示： ； 其中，I是输入图像；B是基础层图像；D是细节层图像；E是噪声层图像；是噪声正则化项；是正则化项约束系数；是细节项系数；是噪声项系数；是TV正则化项；是局部梯度最大能量约束项，具体表示为：；其中，是处的梯度值；是细节层局部窗口；是窗口中心坐标；是窗口中的坐标；是局部窗口保真项；是窗口中心处梯度的模； 步骤S212、采用最小p范数优化噪声建模，得到最终优化模型，如下所示： ； 其中，表示噪声E的最小p范数；p是一个常数； 步骤S213、引入噪声系数，约束噪声进入基础层；基于快速估计图像噪声方差算法，确定噪声水平估计，具体内容如下： 首先，确定噪声系数即权重系数为噪声水平估计的两倍，如下所示： ； 其次，基于快速估计图像噪声方差算法，确定噪声水平估计，如下所示： ； 其中，是噪声估计水平；W和H分别表示局部区域的长和宽；是图像在处的坐标；是零均值算子；是卷积操作； 步骤S22、通过改进的全变分正则化模型，对输入图像进行分层，得到细节层与基础层； 步骤S3、通过局部信息约束的Gamma校正方法，对基础层进行校正，得到增强基础层； 步骤S4、采用分阶段处理策略对细节层进行去噪与增强处理，得到增强细节层； 步骤S5、通过自适应加权策略融合增强细节层和增强基础层，得到最终的增强结果。

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