四川大学任超获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于噪声修正和引导残差估计的真实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：CN116977185B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210385679.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于噪声修正和引导残差估计的真实图像去噪方法是由任超;潘艺中;吴晓红;何小海;滕奇志;王正勇设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于噪声修正和引导残差估计的真实图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于噪声修正和引导残差估计的真实图像去噪方法。主要包括以下步骤：构建噪声预测器网络，用于预测噪声图像的噪声水平图；利用噪声水平图的引导，设计特征域残差估计去噪网络模块，估计噪声图像的去噪残差，以得到初步的去噪结果；构建噪声修正器网络，以利用去噪结果修正噪声水平图；采用权值共享的方式，将修正后的噪声水平图和上一阶段的去噪结果同时输入新的残差估计网络中，以更新去噪残差并得到更好的去噪结果；迭代地进行噪声修正和去噪残差估计，最终构建出完整去噪网络；训练构建的深度网络；输入噪声图像到训练好的深度网络得到干净的图像。本发明所述的方法能够很好地去除真实图像噪声，是一种有效的图像去噪方法。
本发明授权基于噪声修正和引导残差估计的真实图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.基于噪声修正和引导残差估计的真实图像去噪方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：构建噪声预测器网络，用于预测噪声图像的噪声水平图； 步骤二：利用噪声水平图的引导，设计特征域残差估计去噪网络模块，估计噪声图像的去噪残差，以得到初步的去噪结果； 步骤三：构建噪声修正器网络，以利用上一阶段的去噪结果修正噪声水平图； 步骤四：采用权值共享的方式，将修正后的噪声水平图和上一阶段的去噪结果同时输入新的残差估计网络中，以更新去噪残差并得到更好的去噪结果； 步骤五：重复步骤三和步骤四，直到达到指定的迭代次数k，最终构建出完整的基于噪声修正和引导残差估计的真实图像去噪网络，以输出最终的去噪结果； 步骤六：利用公开的训练图像数据集，采用最小化损失函数的方法来训练构建的深度网络； 步骤七：输入噪声图像到步骤六中训练好的深度网络以得到恢复的干净图像。
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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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