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龍圖騰網恭喜南昌大學申請的專利一種基于Mean-reverting擴散模型的AR-PAM圖像增強和降噪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：CN119648554B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510173606.3，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種基于Mean-reverting擴散模型的AR-PAM圖像增強和降噪方法是由宋賢林;陳彥翰;曹義揚;盧順峰;萬聰;王毅光;劉且根設計研發完成，并于2025-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Mean-reverting擴散模型的AR-PAM圖像增強和降噪方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于Mean?reverting擴散模型的AR?PAM圖像增強和降噪方法。該方法通過反向SDE的擴散過程，利用Mean?reverting擴散模型將高分辨率圖像轉換為固定高斯噪聲狀態，并通過反向SDE過程恢復原始的高分辨率圖像，從而實現AR?PAM圖像的分辨率增強和噪聲抑制。與傳統方法相比，本發明能夠在不犧牲AR?PAM成像深度的前提下顯著提高圖像的橫向分辨率，并有效抑制噪聲。通過對模擬數據和體內實驗數據的驗證，本發明所提出的方法在多種退化場景下均表現出卓越的增強效果，尤其是在高噪聲和低分辨率條件下，能夠顯著提高圖像的峰值信噪比和結構相似性，從而為光聲顯微成像技術的應用擴展提供新的可能性。

本發明授權一種基于Mean-reverting擴散模型的AR-PAM圖像增強和降噪方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Mean-reverting擴散模型的AR-PAM圖像增強和降噪方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟S1、在訓練數據生成步驟中，首先從分辨率在1微米到5微米范圍內的高分辨率的OR-PAM圖像獲取圖像數據，并通過卷積操作將OR-PAM圖像轉化為分辨率在20微米到100微米范圍內的低分辨率的AR-PAM圖像，以模擬AR-PAM系統的成像特性；接著，通過添加不同強度的高斯噪聲，生成具有不同退化程度的噪聲圖像數據集： ，其中，表示模擬的AR-PAM圖像，為原始OR-PAM圖像，為點擴散函數，為卷積操作；步驟S2、在前向SDE步驟中，利用Mean-reverting擴散模型對生成的噪聲圖像數據集進行處理，將高分辨率圖像逐步降解為具有固定高斯噪聲的低分辨率圖像狀態，該過程通過隨機微分方程建模： ，其中，表示圖像數據在時間t的狀態，是固定的高斯噪聲均值狀態，表示時間相關的均值回歸的速度參數，是擴散系數，是布朗運動過程；步驟S3、在反向SDE恢復步驟中，通過模擬反向SDE的過程，從噪聲狀態逐步恢復原始高分辨率圖像，該過程通過訓練一個噪聲網絡來估計得分函數，從而指導圖像的反向生成： ，其中，是噪聲網絡預測的得分函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘新區學府大道999號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。