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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利基于圖的雙重魯棒主成分分析圖像去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：CN120387952B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510888908.9，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權基于圖的雙重魯棒主成分分析圖像去噪方法是由沈昕奕;畢鵬飛;趙馨;盧思佑;胡志遠設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖的雙重魯棒主成分分析圖像去噪方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于圖的雙重魯棒主成分分析圖像去噪方法，屬于圖像處理技術領域。該方法包括：將待處理圖像展平構建為列向量形式的數據矩陣；利用K近鄰方法構建圖結構，并基于該圖結構生成圖拉普拉斯矩陣；聯合考慮圖像重構誤差、稀疏噪聲項、線性映射誤差項與圖結構正則項，構建優化模型；采用增廣拉格朗日乘數法和交替方向求解法進行變量交替優化，根據低秩主成分得到圖像去噪結果。本發明通過在魯棒主成分分析框架中引入圖結構信息與雙重約束機制，有效增強圖像細節保留能力與結構一致性，提升圖像去噪的魯棒性與視覺質量，適用于復雜背景下的圖像處理、視頻監控及目標檢測等應用場景。

本發明授權基于圖的雙重魯棒主成分分析圖像去噪方法在權利要求書中公布了：1.基于圖的雙重魯棒主成分分析圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取待處理圖像，將待處理圖像展平構建為列向量形式的數據矩陣； 利用K近鄰方法構建圖結構，并基于該圖結構生成圖拉普拉斯矩陣； 聯合考慮圖像重構誤差、稀疏噪聲項、線性映射誤差項與圖結構正則項，構建優化模型； 針對優化模型，采用增廣拉格朗日乘數法和交替方向求解法進行變量交替優化，逐步求解低秩主成分，根據低秩主成分得到圖像去噪結果； 優化模型的表達式為： ， ， 式中，X為輸入的觀測矩陣，H為低秩主成分圖像表示，S為稀疏噪聲項，A為低秩變換矩陣，AX為重構的增強干凈矩陣；α、β、γ、η為平衡參數，分別用于控制稀疏噪聲、殘差懲罰、變換矩陣核范數及圖結構正則項的權重，tr是跡運算，是核范數，是范數，為矩陣的轉置操作；表示約束條件，表示圖拉普拉斯矩陣； 針對優化模型，采用增廣拉格朗日乘數法和交替方向求解法進行變量交替優化，逐步求解低秩主成分的步驟包括： 引入兩個輔助變量N和M來代替優化模型中的A和H-AX，則優化模型表示為： ， ， 式中，M為重構殘差矩陣，N為A的輔助變量； 利用拉格朗日乘子法將優化模型的有約束優化問題轉化為無約束優化問題，表示為： ， 式中，Y、Q和R是拉格朗日乘子，η是圖正則項系數，μ是調節參數，表示Frobenius范數項。

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京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219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”。