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龍圖騰網(wǎng)獲悉馬上消費(fèi)金融股份有限公司申請(qǐng)的專利圖像去噪模型的訓(xùn)練方法、圖像去噪方法及裝置獲國(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：CN117011149B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202210446630.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)圖像去噪模型的訓(xùn)練方法、圖像去噪方法及裝置是由陳圣;曾定衡;蔣寧;王洪斌;周迅溢;吳海英設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本圖像去噪模型的訓(xùn)練方法、圖像去噪方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像去噪模型的訓(xùn)練方法、圖像去噪方法及裝置，其中訓(xùn)練方法包括：獲取多個(gè)訓(xùn)練樣本圖像；將訓(xùn)練樣本圖像輸入待訓(xùn)練模型中進(jìn)行訓(xùn)練處理，得到圖像去噪模型；其中，待訓(xùn)練模型包括圖像去噪網(wǎng)絡(luò)和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練處理包括：通過圖像去噪網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行去噪處理得到去噪圖像，并生成訓(xùn)練樣本圖像的生成圖像；通過圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)處理，得到訓(xùn)練樣本圖像的第一評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)；根據(jù)訓(xùn)練樣本圖像、去噪圖像、生成圖像和第一評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，確定目標(biāo)損失值；基于目標(biāo)損失值對(duì)待訓(xùn)練模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。通過本申請(qǐng)實(shí)施例，提升了圖像去噪模型對(duì)圖像局部的去噪效果。

本發(fā)明授權(quán)圖像去噪模型的訓(xùn)練方法、圖像去噪方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像去噪模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取多個(gè)訓(xùn)練樣本圖像； 將所述訓(xùn)練樣本圖像輸入待訓(xùn)練模型中進(jìn)行訓(xùn)練處理，得到圖像去噪模型； 其中，所述待訓(xùn)練模型包括圖像去噪網(wǎng)絡(luò)和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，所述訓(xùn)練處理包括：通過所述圖像去噪網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行去噪處理得到去噪圖像，并生成所述訓(xùn)練樣本圖像的生成圖像；所述生成圖像是根據(jù)第一特征圖和第二特征圖所生成的，所述第一特征圖對(duì)所述訓(xùn)練樣本圖像包括的噪聲圖像進(jìn)行特征提取處理所得到的，所述第二特征圖是對(duì)所述第一特征圖進(jìn)行第一圖像處理所得到的；通過所述圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)處理，得到所述訓(xùn)練樣本圖像的第一評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述訓(xùn)練樣本圖像、所述去噪圖像、所述生成圖像和所述第一評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，確定目標(biāo)損失值；基于所述目標(biāo)損失值對(duì)所述待訓(xùn)練模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

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