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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪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：CN115661470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211332048.3，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法是由胡浩丰;刘贺东;李校博;翟京生;程振洲设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法，该方法包括：基于彩色偏振相机采集的高噪声与低噪声彩色偏振图像数据集，并对数据集预处理；基于残差密集构架的三维卷积神经网络结构设计，网络输入为五维张量格式的低信噪比彩色偏振图，输出为高信噪比五维张量彩色偏振图；基于物理约束的彩色偏振损失函数设计。该方法利用了三维卷积的高维特性，能够同时对像素长、像素宽、偏振以及颜色通道四个维度进行协同特征提取与融合，不仅能高效去除彩色偏振图像中的噪声，从噪声图像中准确恢复目标的偏振信息，而且对于彩色图像的色偏、色差问题也能进行校正，利于提升彩色偏振成像技术在的实际噪声环境下的成像质量。

本发明授权一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维卷积神经网络的彩色偏振图像的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.建立由四维彩色偏振图像构成的数据集，所述数据集的数据样本均在真实环境下使用彩色偏振相机拍摄所得，数据集中配对的不同信噪比的四维彩色偏振图像通过调整相机的曝光时间以及增益获取； S2.对数据集进行预处理，首先使用数据增强方法扩增数据集，然后将四维彩色偏振图像转化为五维张量格式，最后按规定比例随机划分数据集为训练集、验证集和测试集，用来训练、调试和检验三维卷积神经网络性能； S3.构建基于残差密集架构的三维卷积神经网络；三维卷积神经网络包括浅层特征提取模块、密集特征融合模块和深度特征融合模块，且每个模块中的卷积层均为三维卷积层，能够同时提取像素高度、像素宽度、偏振维度和彩色维度的信息，以获取三维特征图； S4.将数据集输入所述三维卷积神经网络进行训练，并采用基于偏振信息约束的彩色偏振损失函数进行优化，引导三维卷积神经网络均衡的学习像素信息、偏振信息、彩色信息； S5.使用训练、调试完毕的三维卷积神经网络对测试集进行测试，从三维卷积神经网络的输出层得到五维张量格式的去除噪声后的彩色偏振图像，利用彩色偏振图像之间的偏振特性将五维张量格式的彩色偏振图像降维，得到彩色光强图像、彩色偏振度图像与彩色偏振角图像。

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