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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利一种基于非对称结构网络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：CN117011148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210435086.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于非对称结构网络的图像去噪方法是由曹刚;赵墨设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非对称结构网络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非对称结构网络的图像去噪方法，属于图像处理、计算机视觉等领域，主要包括四个步骤：1收集和处理数据集；2构建非对称结构的图像去噪网络；3选择损失函数和训练网络；4测试新数据。对于方法中核心的去噪网络，本发明采用了一种新颖的非对称结构，它主要包含一个基于SwinTransformer的编码器和一个基于残差卷积的解码器，这种设计可以在保障去噪性能的同时极大降低模型计算代价，与此同时，本发明还使用RBF核函数改进了SwinTransformer的自注意力机制，进一步提升了模型的去噪性能。

本发明授权一种基于非对称结构网络的图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非对称结构网络的图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.收集含有真实噪声的图像以及对应的无噪图像，并对收集到的数据进行预处理，然后将其划分成训练集和测试集； S2.构建非对称结构的图像去噪网络，该网络采用编解码器的结构，其中编码器主要由大容量的SwinTransformer模块进行构建，而解码器主要由计算高效的残差卷积组成，该网络具体包含五个部分，依次是：输入投影层Pin，编码器E，瓶颈层B，解码器D，输出投影层Pout，其中a输入投影层Pin由一个卷积核大小为3×3的卷积层和一个LeakyReLU激活层构成；b编码器E由四个连续的编码子块{E1,E2,E3,E4}组成，每一个编码子块Ei包含一个特征转换模块和一个降采样模块；c瓶颈层B包含一个特征转换模块；d解码器D由四个串联解码子块{D4,D3,D2,D1}组成，每一个解码子块Di包含一个上采样模块和一个特征转换模块；e输出投影层Pout由一个卷积核大小为3×3的卷积层构成，这五个部分以串联的形式组织在一起，且每一个编码子块Ei与同等级的解码子块Di有一个跳跃链接用于信息的传递； S3.构建损失函数，然后利用训练集优化图像去噪网络，在每轮训练结束后计算该网络在测试集上的PSNR值，最终将PSNR最高的参数保存下来，用于后续推理测试； S4.测试新数据，将新的图像输入训练好的图像去噪网络进行推理，网络输出经过后处理得到去噪图像。

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