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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种融合对比学习的生成对抗网络声呐图像去噪方法和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：CN119599900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411633683.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种融合对比学习的生成对抗网络声呐图像去噪方法和装置是由赵冬冬;余凌帆;陈朋;王海霞设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合对比学习的生成对抗网络声呐图像去噪方法和装置在说明书摘要公布了：一种融合对比学习的生成对抗网络声呐图像去噪方法和装置，其方法包括：构建生成网络，输入带噪图像，经过融合注意力机制模块和对比学习模块，进行图像去噪处理；构建判别网络，输入不含噪声的无噪图像和生成网络生成的去噪图像，进行图像判别；S3、训练由生成网络和判别网络组成的对抗网络，并保存训练结束的最终参数；S4、将噪声图像输入到已经训练好的生成网络中，得到去噪图像。本发明的融合注意力机制模块和对比学习模块能提高生成网络对于输入图像的理解和处理能力，增强网络对于图像细节的捕捉和保留能力，准确还原噪声图像的主体特征和细节信息。

本发明授权一种融合对比学习的生成对抗网络声呐图像去噪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种融合对比学习的生成对抗网络声呐图像去噪方法，其特征在于：包括如下步骤： S1，构建生成网络，输入带噪图像，经过融合注意力机制模块和对比学习模块，进行图像去噪处理； S2，构建判别网络，输入不含噪声的无噪图像和生成网络生成的去噪图像，进行图像判别； S3，训练由生成网络和判别网络组成的对抗网络，并保存训练结束的最终参数；训练生成对抗网络过程中，整体训练损失由对抗损失和对比学习损失相加构成； 对抗损失，用于确保生成器生成的去噪图像与真实的无噪图像在视觉上相似，让去噪图像尽可能的像无噪图像使生成器能够生成足够真实的去噪图像，让判别器无法区分去噪图像和无噪图像，从而达到去噪的效果； 对比学习损失，用于约束生成网络，解决生成网络在生成图像过程中可能出现的失真问题，使得生成的去噪图像的分布与带噪图像的分布一致； S4，将噪声图像输入到已经训练好的生成网络中，得到去噪图像； 步骤S1中还包括： S11、设计特征提取网络，网络由三个卷积层构成编码模块组成，提取图像特征，将输入的原始带噪图像，转变为多层特征图，用表示，其中表示第层特征； S12、设计融合注意力机制网络，将即特征提取网络的最后一层输出特征图作为网络输入，特征图经过通道注意力机制模块处理得到特征图，再经过空间注意力机制模块处理得到特征图，通过融合注意力机制网络，获得混合通道和空间两个维度的信息的特征图； S13、设计对比学习网络，网络由对比学习模块组成，选择生成器编码的特征层，并通过2个网络，生成对比学习特征，计算交叉熵损失，通过对比学习网络，约束生成网络； S14、设计图像恢复网络，网络由多组网络构成，每组网络由两个反卷积层和一个卷积层组成，通过图像恢复网络，将特征图恢复成由生成网络生成的去噪图像。

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