电子科技大学陈龙获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于条件扩散模型的图像去噪方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：CN119107243B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411174111.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于条件扩散模型的图像去噪方法是由陈龙;朱晓峰设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于条件扩散模型的图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件扩散模型的图像去噪方法，先下载含噪声图像，再通过图像边缘提取器来提取噪声图像中的边缘信息，并利用边缘信息来指导条件扩散模型的训练，直至在条件扩散模型收敛；在去噪过程中，训练好的条件扩散模型以边缘信息作为扩散引导的条件，将噪声图像从粗糙状态迭代细化为精细状态，最终得到精确且无噪声的高质量图像。
本发明授权一种基于条件扩散模型的图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：1、从数据库中下载含噪声图像x；2、提取噪声图像x的边缘信息；将噪声图像x输入至噪声图像边缘提取模块，从而提取出噪声图像x的边缘信息edge；3、计算噪声图像x在扩散过程中的步数；先利用小波变换法估计噪声图像x的方差v；再通过以下公式计算出噪声图像x在扩散过程中的步数t；t＝100*v2554、根据训练好的条件扩散噪声预测器D对噪声图像x进行去噪处理；设置条件扩散噪声预测器D的扩散步数t，然后将噪声图像x输入至训练好的条件扩散噪声预测器D，得到条件扩散噪声预测器D的输出Dx,t,edge；获取去噪后的图像x0： 其中，是预设参数，αi是第i步扩散时预设的参数；5、多轮迭代去噪；5.1、设置迭代去噪步数N；5.2、将图像x0与噪声图像x进行加权融合，得到新噪声图像x1；5.3、利用噪声图像x1替换噪声图像x，然后返回步骤2；5.4、重复迭代去噪步骤N次，得到多轮去噪后的干净图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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