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龙图腾网获悉中煤科工集团常州研究院有限公司;中国矿业大学;天地(常州)自动化股份有限公司申请的专利基于随机游走的矿井下图像细节增强算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：CN120707415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510634948.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于随机游走的矿井下图像细节增强算法是由江鹤;张立斌;姚超修;吴航海;郭翰政;陈雨杉;郑州;乙夫迪;顾豪;蒋家和设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机游走的矿井下图像细节增强算法在说明书摘要公布了：本发明属于图像细节增强领域，具体涉及一种基于随机游走的矿井下图像细节增强算法，包括，通过两次双线性插值分离得到原始图像I0的平滑层I2和细节层I1，计算初始残差特征Res；初始化随机游走的“起点”位置即原始图像块、“节点”位置即待匹配图像块，计算最佳匹配图像块与原始图像块的损失函数；以最小化损失函数为目标，寻找更优的匹配图像块，并不断更新游走位置；通过随机游走不断迭代，逐步收敛至全局最优匹配图像块，完成残差特征的更新，将更新后的残差放大并和输入的原始图像叠加，得到最终的细节增强图像。本发明创新性地引入随机游走思想，提出一种新的残差特征更新机制，通过全局搜索与图像块匹配，优化细节增强效果。

本发明授权基于随机游走的矿井下图像细节增强算法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机游走的矿井下图像细节增强方法，其特征在于，包括， 步骤一，通过两次双线性插值分离得到原始图像I0的平滑层I2和细节层I1，计算初始残差特征Res； 步骤二，初始化随机游走的“起点”位置即原始图像块、“节点”位置即待匹配图像块，计算最佳匹配图像块与原始图像块的损失函数； 步骤三，以最小化损失函数为目标，寻找更优的匹配图像块，并不断更新游走位置； 步骤四，通过随机游走不断迭代，逐步收敛至全局最优匹配图像块，完成残差特征的更新，将更新后的残差放大并和输入的原始图像叠加，得到最终的细节增强图像； 其中，原始图像块和当前最佳匹配图像块的损失函数为，在步骤二中被初始化为一个很大的正整数，原始图像块和每一个待搜索图像块的损失函数为； 在能量函数中，定义两个正值的规范化系数ɑ和β，迫使能量函数关注图像边缘锐度和纹理平滑度，能量函数表示为，其中为像素损失，是图像块的向量坐标； 图像边缘锐度表示为：，纹理平滑度表示为，其中，是图像块的向量坐标，包括本位搜索的局部特征以及随机游走得到的非局部特征，是以为中心的某个图像块，代表求取梯度的算子，代表求取图像块方差的算子，是搜索和匹配过程的可行域； 匹配的图像块表示为，其中，是一个坐标偏移向量组，。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中煤科工集团常州研究院有限公司;中国矿业大学;天地(常州)自动化股份有限公司，其通讯地址为：213000 江苏省常州市钟楼区木梳路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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