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龙图腾网获悉北京和图海纳科技有限公司申请的专利模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质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：CN118570096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410984662.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质是由刘淼;陈博洋;伍爱群设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质，其中，模型训练方法包括：获取原始图像，原始图像中包含沿预设方向的条纹噪声；对原始图像进行小波分解，获得预设方向上的目标细节分量图像；目标细节分量图像的像素值差异度小于预设差异度阈值；对目标细节分量图像进行像素值置零处理，得到处理后图像；基于处理后图像进行小波重构，得到原始图像对应的重构图像；以原始图像为输入样本，以重构图像为标签，进行去噪网络模型训练，得到训练完成的去噪网络模型。本申请实施例可以有效提升去噪网络模型的去噪效果。

本发明授权模型训练方法、图像去噪方法、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，所述原始图像中包含沿预设方向的条纹噪声； 对所述原始图像进行小波分解，获得所述预设方向上的目标细节分量图像；所述目标细节分量图像的像素值差异度小于预设差异度阈值；所述像素值差异度表征所述目标细节分量图像中不同区域的像素点取值的差异程度； 对所述目标细节分量图像进行像素值置零处理，得到处理后图像； 基于所述处理后图像进行小波重构，得到所述原始图像对应的重构图像； 以所述原始图像为输入样本，以所述重构图像为标签，进行去噪网络模型训练，得到训练完成的去噪网络模型； 所述对所述原始图像进行小波分解，获得所述预设方向上的目标细节分量图像，包括： 对所述原始图像进行小波分解，得到分解结果；所述分解结果中包含：细节分量图像； 从细节分量图像中确定多个子区域； 判断所述细节分量图像中的所述多个子区域是否满足预设条件； 若满足，则将所述细节分量图像确定为目标细节分量图像； 其中，所述预设条件包括： Max[absstdi-Estd1.12|i＝1,2,…,n]＜5％*Estd n为所述多个子区域的总数量；stdi为第i个子区域中各像素点像素值的均方根；Estd为n个子区域的均方根的期望值；5％*Estd为所述预设差异度阈值。

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