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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于增强Transformer的图像盲去噪方法及系统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：CN114820341B 。

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：202210265938.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于增强Transformer的图像盲去噪方法及系统是由田春伟;郑梦华;张璇昱设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强Transformer的图像盲去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强Transformer的图像盲去噪方法及系统，采用动态卷积层与增强Transformer模块相结合，自适应地对多个模块通过加权的方式进行特征融合；引入动态卷积层，在不增加额外的网络深度和宽度的情况下，自适应调整参数，极大提升模型的表达能力；在Transformer模块内部加入残差学习操作，解决Transformer模块难训练的问题，更有效地提取全局特征和语义信息，提升去噪效果；采用残差学习操作，分别融合由卷积层、动态卷积层、增强Transformer模块获得的层次特征，传递网络各层的记忆能力；采用连接操作融合增强后的卷积层、动态卷积层、增强Transformer模块的特征，随后经Softmax获得权重，以注意力方式实现特征的二次提取，进一步获得显著性特征。本发明在图像盲去噪任务上获得不错的效果。

本发明授权一种基于增强Transformer的图像盲去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增强Transformer的图像盲去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将噪声图像分割为若干图像块； S2、构建基于增强Transformer的去噪网络，通过残差学习操作、连接操作和注意力机制等操作融合去噪网络中的卷积层、动态卷积层和增强Transformer模块的特征，去噪网络包括8层结构，具体为： 第1层、第2层和第3层均由卷积层和激活函数ReLU组成；第4层和第5层均由动态卷积层和激活函数ReLU组成；第6层为增强Transformer模块，第7层由卷积层和激活函数ReLU组成；第8层由卷积层组成；其中，第1层和第8层卷积层中的卷积核大小为，第2层、第3层和第7层卷积层中的卷积核大小为；第3层、第5层和第6层的输出通过残差学习操作、连接操作、注意力机制等操作进行特征融合后，作为第7层的输入，增强Transformer模块包括编码器Block1和解码器Block2，编码器Block1和解码器Block2均设置5层；增强Transformer模块的输入和第1层、第2层以、第3层及第4层编码器Block1的输出通过残差学习操作进行特征融合，融合后的特征作为第5层编码器的输入；第5层编码器Block1的输出作为第1层解码器Block2的输入；此外，第5层编码器Block1的输出还以Memory的方式输入到所有解码器Block2中； S3、将S1中分割后的噪声图像块输入步骤S2构建好的去噪网络中，获得去噪网络输出的图像块，把同一张图像的图像块拼接起来，得到一张干净图像。

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