四川大學任超獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉四川大學申請的專利基于噪聲修正和引導殘差估計的真實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：CN116977185B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210385679.5，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權基于噪聲修正和引導殘差估計的真實圖像去噪方法是由任超;潘藝中;吳曉紅;何小海;滕奇志;王正勇設計研發完成，并于2022-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于噪聲修正和引導殘差估計的真實圖像去噪方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于噪聲修正和引導殘差估計的真實圖像去噪方法。主要包括以下步驟：構建噪聲預測器網絡，用于預測噪聲圖像的噪聲水平圖；利用噪聲水平圖的引導，設計特征域殘差估計去噪網絡模塊，估計噪聲圖像的去噪殘差，以得到初步的去噪結果；構建噪聲修正器網絡，以利用去噪結果修正噪聲水平圖；采用權值共享的方式，將修正后的噪聲水平圖和上一階段的去噪結果同時輸入新的殘差估計網絡中，以更新去噪殘差并得到更好的去噪結果；迭代地進行噪聲修正和去噪殘差估計，最終構建出完整去噪網絡；訓練構建的深度網絡；輸入噪聲圖像到訓練好的深度網絡得到干凈的圖像。本發明所述的方法能夠很好地去除真實圖像噪聲，是一種有效的圖像去噪方法。
本發明授權基于噪聲修正和引導殘差估計的真實圖像去噪方法在權利要求書中公布了：1.基于噪聲修正和引導殘差估計的真實圖像去噪方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟一：構建噪聲預測器網絡，用于預測噪聲圖像的噪聲水平圖； 步驟二：利用噪聲水平圖的引導，設計特征域殘差估計去噪網絡模塊，估計噪聲圖像的去噪殘差，以得到初步的去噪結果； 步驟三：構建噪聲修正器網絡，以利用上一階段的去噪結果修正噪聲水平圖； 步驟四：采用權值共享的方式，將修正后的噪聲水平圖和上一階段的去噪結果同時輸入新的殘差估計網絡中，以更新去噪殘差并得到更好的去噪結果； 步驟五：重復步驟三和步驟四，直到達到指定的迭代次數k，最終構建出完整的基于噪聲修正和引導殘差估計的真實圖像去噪網絡，以輸出最終的去噪結果； 步驟六：利用公開的訓練圖像數據集，采用最小化損失函數的方法來訓練構建的深度網絡； 步驟七：輸入噪聲圖像到步驟六中訓練好的深度網絡以得到恢復的干凈圖像。
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四川大學，其通訊地址為：610065 四川省成都市武侯區一環路南一段24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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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