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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校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：CN115147292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210505562.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法是由赵勋;许飞云;薛力戈;胡建中;贾民平;黄鹏设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法，包括：采集摊铺过程中的沥青路面红外图像；对采集到的沥青路面红外图像进行灰度化处理；将灰度化后的图像分成若干图像块，对每一图像块进行二维DCT变换和反变换，然后合并图像块生成DCT字典；将灰度化后的图像进行奇异值分解，取分解后的奇异值矩阵为SVD字典；通过Ljung‑box对SVD字典进行噪声检验筛选出不含噪声的字典原子；将DCT字典与不含噪声的字典原子拼接组成初始字典；通过OPM算法对初始字典更新获得过完备字典；根据过完备字典对沥青路面红外图像进行稀疏表示，实现非均匀性校正。本发明实现了在对沥青红外图像高效精确的非均匀校正。

本发明授权一种基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于字典学习的沥青红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，包括：S1、采集摊铺过程中的沥青路面红外图像；S2、字典初始化：S21、对采集到的沥青路面红外图像进行灰度化处理；S22、将灰度化后的图像分成若干图像块，对每一图像块进行二维DCT变换和反变换，然后合并图像块生成DCT字典；S23、将灰度化后的图像进行奇异值分解，将分解后的奇异值矩阵作为SVD字典，其中分解后的奇异值矩阵的每一列向量作为SVD字典的一个字典原子；S24、通过Ljung-box对SVD字典进行噪声检验，筛选出不含噪声的字典原子；S25、将所述DCT字典与筛选出的不含噪声的字典原子拼接，组成用于字典学习的初始字典；S3、通过OPM算法对初始字典更新，获得沥青路面红外图像的过完备字典；S4、根据所述过完备字典对沥青路面红外图像进行稀疏表示，实现非均匀性校正；步骤S24中，所述通过Ljung-box对SVD字典进行噪声检验，筛选出不含噪声的字典原子，包括：提出两种假设：假设H0：各字典原子是独立分布的；假设H1：各字典原子不是独立分布的；计算假设H0的检验统计量Q，如下式所示，该统计量服从卡方分布： 式中，dk表示SVD字典中第k个字典原子，L为每个字典原子的长度，m为参与计算统计量的最大滞后步数，为原子在滞后j步时的自相关系数；计算字典原子由0至[L2]步滞后的平均卡方分布概率值pk： 式中，χ2为卡方分布；当检验统计量Q的对应卡方分布概率pk大于设定值时，认为H0假设成立，即该原子由随机噪声组成成立，为无效原子；否则认为假设H1成立，原子通过白噪声检验，为可以对红外图像进行稀疏表示的有效原子。

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