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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利一種基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法及裝置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：CN120259129B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510694562.9，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法及裝置是由姚超;張一凡;李長泰;班曉娟;郭宇;賈宇;何洋設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法及裝置，涉及顯微圖像表征與分析技術領域。該方法包括：獲取原子顯微視頻流，篩選得到不配對的高質和低質數據集；使用多種聚類方法分別對高質和低質數據集進行聚類，根據聚類結果及投票機制得到包含原子區域的塊，對自編碼器進行無監督重建訓練，得到高質和低質數據重建的預訓練模型；將低質和高質數據集利用預訓練模型提取特征，將二者的潛在表示投影并對齊到一個共同的潛在空間中，實現低質圖像去噪。本發明的基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法能夠解決現有技術中對原子區域識別不準、去噪效果有限，缺乏高低質量圖像特征對齊機制的問題，從而提升圖像質量和結構還原精度。

本發明授權一種基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于塊特征對齊的透射電鏡圖像去噪方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通過透射電子顯微鏡獲取原子顯微視頻流，對原子顯微視頻流中的圖像進行篩選，得到不配對的高質數據集和低質數據集； S2、使用多種聚類方法分別對所述高質數據集和低質數據集進行聚類，根據聚類結果以及投票機制得到高質數據集中包含原子區域的塊和低質數據集中包含原子區域的塊； S3、根據高質數據集中包含原子區域的塊和低質數據集中包含原子區域的塊分別對自編碼器進行無監督重建訓練，得到高質數據重建的預訓練模型和低質數據重建的預訓練模型； 其中，高質數據重建的預訓練模型包括高質編碼器和高質解碼器，低質數據重建的預訓練模型包括低質編碼器和低質解碼器； S4、根據高質數據集和高質數據重建的預訓練模型得到高質圖像塊特征，根據低質數據集和低質數據重建的預訓練模型得到低質圖像塊特征，將所述高質圖像塊特征和低質圖像塊特征投影映射到共同的潛在空間，使用聯合損失函數作為約束，讓低質圖像塊特征逐漸靠近高質圖像塊特征，得到訓練好的低質編碼器； S5、根據訓練好的低質編碼器和高質解碼器實現低質圖像去噪。

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