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龍圖騰網獲悉中國礦業大學申請的專利一種基于雙通道特征的圖像氣泡噪聲去除方法及系統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：CN120219230B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510694344.5，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種基于雙通道特征的圖像氣泡噪聲去除方法及系統是由彭陽;姚慎;陳楊;周懷春;田鑫設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙通道特征的圖像氣泡噪聲去除方法及系統在說明書摘要公布了：本發明為一種基于雙通道特征的圖像氣泡噪聲去除方法及系統，涉及圖像處理技術領域，構建改進神經網絡模型，其中的雙通道包括用于提取與圖像識別相關的顏色特征的第一通道，用于提取氣泡干擾特征的第二通道；用于將氣泡干擾特征和與圖像識別相關的顏色特征進行疊加后再提取的特征處理單元；獲取沒有干擾且帶有濃度標注的圖片和部分帶有氣泡的圖片，作為無干擾圖像和含氣泡干擾圖像，對改進神經網絡模型進行訓練和測試，獲得訓練后的改進神經網絡模型；獲取待處理的圖像輸入至訓練后的改進神經網絡模型中，經過卷積掩碼等處理，去除氣泡噪聲，并通過卷積后展開為向量形式，利用最后的輸出節點為1，實現輸出所輸入圖像目標識別的結果。

本發明授權一種基于雙通道特征的圖像氣泡噪聲去除方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于雙通道特征的圖像氣泡噪聲去除方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建基于CNN的改進神經網絡模型，包括第一通道、第二通道、多個依次連接的特征處理單元、掩碼模塊和全連接層；所述第一通道用于提取與圖像識別相關的顏色特征，所述第二通道用于提取圖像的氣泡干擾特征；所述特征處理單元包括四個卷積層和特征疊加提取模塊，所述特征疊加提取模塊用于將氣泡干擾特征和與圖像識別相關的顏色特征進行疊加后再提取；所述掩碼模塊用于對特征處理單元的輸出進行掩碼處理，全連接層用于處理掩碼后的特征展開，并輸出目標識別結果； 獲取沒有干擾且帶有標注信息的圖片和部分帶有氣泡的圖片，作為無干擾圖像和含氣泡干擾圖像，構建訓練集，分別輸入至第一通道和第二通道中，對所述改進神經網絡模型進行訓練，獲得訓練后的改進神經網絡模型； 獲取待處理的圖像輸入訓練后的改進神經網絡模型，輸出對應的目標識別結果； 所述獲取待處理的圖像輸入訓練后的改進神經網絡模型，輸出對應的目標識別結果，包括以下步驟： 將待處理的圖像輸入所述改進神經網絡模型中，獲得與圖像識別相關的顏色特征和氣泡干擾特征； 將所述與圖像識別相關的顏色特征和提取氣泡干擾特征輸入多個依次連接所述特征處理單元進行特征提取，其中： 每個所述特征處理單元中，利用四個卷積層對輸入依次進行卷積處理，采用濾波器對卷積后的輸入提取特征，獲得再提取的卷積輸入特征，將所述再提取的卷積輸入特征通過元素相加，獲得疊加特征后再提取特征，獲得中間加強氣泡干擾特征； 根據所述中間加強氣泡干擾特征，生成與所述氣泡干擾特征大小相同的低值矩陣； 將生成的低值矩陣覆蓋至所述氣泡干擾特征，進行掩碼處理，獲得掩碼后的特征，所述掩碼后的特征和與圖像識別相關的顏色特征進行疊加特征處理，去除氣泡噪聲，獲得去除氣泡噪聲結果； 利用全連接層將所述去除氣泡噪聲結果展開為向量形式，并將所述全連接層的輸出節點設為1，輸出對應的目標識別結果。

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中國礦業大學，其通訊地址為：221000 江蘇省徐州市銅山區大學路1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”。