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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利圖像數(shù)據(jù)去噪補(bǔ)全方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117132498B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311104885.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)圖像數(shù)據(jù)去噪補(bǔ)全方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由周郭許;黃鎮(zhèn)浩;邱育寧;陳欣琪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本圖像數(shù)據(jù)去噪補(bǔ)全方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種圖像數(shù)據(jù)去噪補(bǔ)全方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：基于統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的可觀測(cè)條目的指示集捕獲待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)的低秩屬性，將待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)分解成多個(gè)環(huán)因子張量以及一個(gè)核心因子張量；構(gòu)建統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型中的最小化模型，基于近端交替最小化算法對(duì)最小化模型中的每個(gè)環(huán)因子張量以及核心因子張量進(jìn)行更新，以不斷迭代統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型，直至統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到收斂狀態(tài)；將待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)輸入至達(dá)到收斂狀態(tài)的統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的已去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)，以完成圖像數(shù)據(jù)的去噪補(bǔ)全。本申請(qǐng)能夠較好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息以及提升圖像恢復(fù)的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)圖像數(shù)據(jù)去噪補(bǔ)全方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像數(shù)據(jù)去噪補(bǔ)全方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)確定其相對(duì)應(yīng)的可觀測(cè)條目的指示集； 基于統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的可觀測(cè)條目的指示集捕獲所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)的低秩屬性，將所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)分解成多個(gè)環(huán)因子張量以及一個(gè)核心因子張量，其中，所述統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型為： 其中，所述為擬恢復(fù)的低秩張量；n∈[1,N]為統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型的N+1階環(huán)因子張量；是統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型的N階核心因子張量；R1,2,…,Rn-1,n,L1,…,LN是統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型的秩； 構(gòu)建所述統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型中的最小化模型，基于近端交替最小化算法對(duì)所述最小化模型中的每個(gè)所述環(huán)因子張量以及所述核心因子張量進(jìn)行更新，以不斷迭代所述統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型，直至所述統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到收斂狀態(tài)；其中，所述最小化模型為： 其中，是一個(gè)投影函數(shù)，用于保持可觀測(cè)條目的指示集，同時(shí)將所有的其他值強(qiáng)制為零； 將所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)輸入至達(dá)到收斂狀態(tài)的所述統(tǒng)一張量網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述待去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的已去噪補(bǔ)全圖像數(shù)據(jù)，以完成圖像數(shù)據(jù)的去噪補(bǔ)全。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市越秀區(qū)東風(fēng)東路729號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。