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龙图腾网获悉长城汽车股份有限公司申请的专利图像去噪方法、装置、车辆及存储介质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：CN115115531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210044611.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像去噪方法、装置、车辆及存储介质是由樊强;林枝叶;罗远庆;叶冰清;赵龙;陈现岭设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去噪方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像去噪方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取训练数据集，其中，训练数据集包括多个数据对，每个数据对包括N张第一视频图像和N张第二视频图像，第一视频图像对应的车内的光线亮度值小于第二视频图像对应的车内的光线亮度值，第一视频图像和第二视频图像各自对应同一车内的不同拍摄对象，N为正整数；基于训练数据集对待训练的去噪网络模型进行迭代训练，得到训练后的去噪网络模型；基于训练后的去噪网络模型对第三视频图像进行去噪处理，得到去噪处理后的第四视频图像。上述方法可以去除车载图像的噪声，提升图像的画面质量，进而提升行车安全性。

本发明授权图像去噪方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个数据对，每个所述数据对包括N张第一视频图像和N张第二视频图像，所述第一视频图像对应的车内的光线亮度值小于所述第二视频图像对应的车内的光线亮度值，所述第一视频图像和所述第二视频图像各自对应同一车内的不同拍摄对象，N为正整数；其中，第二视频图像为无噪图像；每张第一视频图像均有一张与其对应的第二视频图像；所述第一视频图像和所述第二视频图像图像采集环境是相关联的，却是非配对的； 基于所述训练数据集对待训练的去噪网络模型进行迭代训练，得到训练后的去噪网络模型，包括：将所述数据对中的所述第一视频图像输入所述去噪网络模型，得到第五视频图像；将所述第五视频图像输入全局判别网络，得到第一判别结果；将所述数据对中的所述第二视频图像输入所述全局判别网络，得到第二判别结果；将所述第五视频图像的局部图像输入局部判别网络，得到第三判别结果；根据所述第一判别结果、所述第二判别结果和所述第三判别结果计算所述去噪网络模型的目标损失值；根据所述目标损失值更新所述去噪网络模型的网络参数，获得训练后的去噪网络模型；所述去噪网络模型为生成网络； 基于所述训练后的去噪网络模型对第三视频图像进行去噪处理，得到去噪处理后的第四视频图像； 所述根据所述第一判别结果、所述第二判别结果和所述第三判别结果计算所述去噪网络模型的目标损失值，包括： 分别提取所述第一视频图像的图像特征和所述第五视频图像的图像特征； 根据所述第一视频图像的图像特征和所述第五视频图像的图像特征，计算所述第一视频图像与所述第五视频图像之间的特征距离； 将所述第一视频图像与所述第五视频图像之间的特征距离确定为第一损失值；所述第一损失值表示所述第一视频图像与所述第五视频图像之间的特征距离； 根据所述第一判别结果和所述第二判别结果，计算第二损失值； 根据所述第三判别结果，计算第三损失值； 将所述第一损失值、所述第二损失值和所述第三损失值求和，得到所述去噪网络模型的目标损失值。

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