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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种基于神经网络的双域联合图像降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：CN117974489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410125974.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于神经网络的双域联合图像降噪方法是由李睿康;王玉金设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的双域联合图像降噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的双域联合图像降噪方法，该方法包括：训练阶段过程，使用给定的仿真噪声模型生成纯仿真图像集来训练双域图像降噪网络；推理阶段过程，使用训练好的双域图像降噪网络，直接放在任意相机的图像处理的raw域和sRGB域的降噪位置上，进行图像降噪。与现有技术相比，本发明具有大幅提升了降噪性能和泛化能力等优点。

本发明授权一种基于神经网络的双域联合图像降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的双域联合图像降噪方法，其特征在于，该方法包括： 训练阶段过程，使用给定的仿真噪声模型生成纯仿真图像集来训练双域图像降噪网络； 推理阶段过程，使用训练好的双域图像降噪网络，直接放在任意相机的图像处理的raw域和sRGB域的降噪位置上，进行图像降噪； 所述双域图像降噪网络具体为： 在raw域和sRGB域同时引入降噪网络，利用raw域的噪声分布先验来初步降噪，并在后续的sRGB域对被图像信号处理链路放大的残留噪声进行去除； 所述训练阶段过程具体包括： 步骤S101，利用仿真噪声模型生成仿真带噪raw图，并利用可微分图像信号处理链路把无噪raw图转换成用于后续计算损失函数使用的无噪sRGB图； 步骤S102，带噪raw图输入到raw域降噪网络得到输出raw图，其中输出raw图经过可微分图像信号处理链路得到对应的sRGB图输入到sRGB域降噪网络得到输出sRGB图； 步骤S103，计算输出raw图与无噪raw图、输出sRGB图与无噪sRGB图的损失函数的值，并进行梯度反传以同时优化raw域降噪网络和sRGB域降噪网络； 所述步骤S101中的仿真噪声模型具体如下： 其中K为成像系统总增益系数，R*为无噪raw图，R为生成的带噪raw图，σr 2是高斯噪声的方差，和分别代表泊松和高斯分布。

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