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龍圖騰網恭喜東南大學申請的專利一種基于字典學習的瀝青紅外圖像非均勻性校正方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115147292B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210505562.6，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種基于字典學習的瀝青紅外圖像非均勻性校正方法是由趙勛;許飛云;薛力戈;胡建中;賈民平;黃鵬設計研發完成，并于2022-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于字典學習的瀝青紅外圖像非均勻性校正方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于字典學習的瀝青紅外圖像非均勻性校正方法，包括：采集攤鋪過程中的瀝青路面紅外圖像；對采集到的瀝青路面紅外圖像進行灰度化處理；將灰度化后的圖像分成若干圖像塊，對每一圖像塊進行二維DCT變換和反變換，然后合并圖像塊生成DCT字典；將灰度化后的圖像進行奇異值分解，取分解后的奇異值矩陣為SVD字典；通過Ljung?box對SVD字典進行噪聲檢驗篩選出不含噪聲的字典原子；將DCT字典與不含噪聲的字典原子拼接組成初始字典；通過OPM算法對初始字典更新獲得過完備字典；根據過完備字典對瀝青路面紅外圖像進行稀疏表示，實現非均勻性校正。本發明實現了在對瀝青紅外圖像高效精確的非均勻校正。

本發明授權一種基于字典學習的瀝青紅外圖像非均勻性校正方法在權利要求書中公布了：1.一種基于字典學習的瀝青紅外圖像非均勻性校正方法，其特征在于，包括：S1、采集攤鋪過程中的瀝青路面紅外圖像；S2、字典初始化：S21、對采集到的瀝青路面紅外圖像進行灰度化處理；S22、將灰度化后的圖像分成若干圖像塊，對每一圖像塊進行二維DCT變換和反變換，然后合并圖像塊生成DCT字典；S23、將灰度化后的圖像進行奇異值分解，將分解后的奇異值矩陣作為SVD字典，其中分解后的奇異值矩陣的每一列向量作為SVD字典的一個字典原子；S24、通過Ljung-box對SVD字典進行噪聲檢驗，篩選出不含噪聲的字典原子；S25、將所述DCT字典與篩選出的不含噪聲的字典原子拼接，組成用于字典學習的初始字典；S3、通過OPM算法對初始字典更新，獲得瀝青路面紅外圖像的過完備字典；S4、根據所述過完備字典對瀝青路面紅外圖像進行稀疏表示，實現非均勻性校正；步驟S24中，所述通過Ljung-box對SVD字典進行噪聲檢驗，篩選出不含噪聲的字典原子，包括：提出兩種假設：假設H0：各字典原子是獨立分布的；假設H1：各字典原子不是獨立分布的；計算假設H0的檢驗統計量Q，如下式所示，該統計量服從卡方分布： 式中，dk表示SVD字典中第k個字典原子，L為每個字典原子的長度，m為參與計算統計量的最大滯后步數，為原子在滯后j步時的自相關系數；計算字典原子由0至[L2]步滯后的平均卡方分布概率值pk： 式中，χ2為卡方分布；當檢驗統計量Q的對應卡方分布概率pk大于設定值時，認為H0假設成立，即該原子由隨機噪聲組成成立，為無效原子；否則認為假設H1成立，原子通過白噪聲檢驗，為可以對紅外圖像進行稀疏表示的有效原子。

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