青岛信芯微电子科技股份有限公司常河河获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛信芯微电子科技股份有限公司申请的专利图像噪声检测方法、神经网络模型的训练方法及装置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：CN114897834B 。
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：202210522589.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像噪声检测方法、神经网络模型的训练方法及装置是由常河河;查林;白晓楠;胡青龙设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像噪声检测方法、神经网络模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像噪声检测方法、神经网络模型的训练方法及装置，用以解决传统图像噪声检测方法无法处理现实图像中存在的复杂噪声问题。本申请提供的方法包括：根据训练样本集对神经网络模型进行训练，以获得训练好的神经网络模型。基于训练好的网络模型对待检测图像进行噪声检测，包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括多个子图像区域；对所述多个子图像区域分别进行特征提取，以得到所述多个子图像区域分别对应的图像特征向量；根据所述多个子图像区域分别对应的图像特征向量确定所述多个子图像区域分别对应的压缩噪声程度。
本发明授权图像噪声检测方法、神经网络模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个压缩噪声图像以及每个压缩噪声图像包括的多个子图像区域分别对应的压缩噪声程度；第一压缩噪声图像为所述多个压缩噪声图像中的任一个；第一压缩图像包括N个子图像区域，N为正整数，所述神经网络模型包括编码器网络和全连接层；至少有两个子图像区域采用不同的压缩算法进行压缩得到的； 通过所述编码器网络对所述N个子图像区域分别进行特征提取，以得到所述N个子图像区域分别对应的图像特征向量； 通过所述全连接层基于所述N个子图像区域分别对应的图像特征向量确定所述N个子图像区域中的每子图像区域分别对应到多个压缩噪声程度的产生概率，每个子图像区域对应的压缩噪声程度为每个子图像区域对应到多个压缩噪声程度的产生概率中最大产生概率对应的压缩噪声程度； 根据所述训练样本集包括的所述多个子图像区域分别对应的压缩噪声程度与预测压缩噪声程度计算损失值； 根据所述损失值对所述神经网络模型的网络参数进行调整，以获得训练好的神经网络模型。
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