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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于Mean-reverting扩散模型的AR-PAM图像增强和降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：CN119648554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510173606.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于Mean-reverting扩散模型的AR-PAM图像增强和降噪方法是由宋贤林;陈彦翰;曹义扬;卢顺峰;万聪;王毅光;刘且根设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mean-reverting扩散模型的AR-PAM图像增强和降噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于Mean‑reverting扩散模型的AR‑PAM图像增强和降噪方法。该方法通过反向SDE的扩散过程，利用Mean‑reverting扩散模型将高分辨率图像转换为固定高斯噪声状态，并通过反向SDE过程恢复原始的高分辨率图像，从而实现AR‑PAM图像的分辨率增强和噪声抑制。与传统方法相比，本发明能够在不牺牲AR‑PAM成像深度的前提下显著提高图像的横向分辨率，并有效抑制噪声。通过对模拟数据和体内实验数据的验证，本发明所提出的方法在多种退化场景下均表现出卓越的增强效果，尤其是在高噪声和低分辨率条件下，能够显著提高图像的峰值信噪比和结构相似性，从而为光声显微成像技术的应用扩展提供新的可能性。

本发明授权一种基于Mean-reverting扩散模型的AR-PAM图像增强和降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Mean-reverting扩散模型的AR-PAM图像增强和降噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、在训练数据生成步骤中，首先从分辨率在1微米到5微米范围内的高分辨率的OR-PAM图像获取图像数据，并通过卷积操作将OR-PAM图像转化为分辨率在20微米到100微米范围内的低分辨率的AR-PAM图像，以模拟AR-PAM系统的成像特性；接着，通过添加不同强度的高斯噪声，生成具有不同退化程度的噪声图像数据集： ，其中，表示模拟的AR-PAM图像，为原始OR-PAM图像，为点扩散函数，为卷积操作；步骤S2、在前向SDE步骤中，利用Mean-reverting扩散模型对生成的噪声图像数据集进行处理，将高分辨率图像逐步降解为具有固定高斯噪声的低分辨率图像状态，该过程通过随机微分方程建模： ，其中，表示图像数据在时间t的状态，是固定的高斯噪声均值状态，表示时间相关的均值回归的速度参数，是扩散系数，是布朗运动过程；步骤S3、在反向SDE恢复步骤中，通过模拟反向SDE的过程，从噪声状态逐步恢复原始高分辨率图像，该过程通过训练一个噪声网络来估计得分函数，从而指导图像的反向生成： ，其中，是噪声网络预测的得分函数。

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