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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降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：CN118941465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411285062.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法是由王志国;宿建宇;杨福光;王勇辉设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法，涉及图像处理技术领域。包括：获取待处理的噪声SAR图像，并将待处理的SAR图像输入至构建好的图像预处理模型中，得到预处理图像数据集；将预处理图像数据集输入至DnCNN预训练模型，得到干净SAR图像；图像预处理模型的构建方法为：获取初始SAR图像集并计算得到对应的初始强度图；根据视数对初始强度图添加散斑噪声，得到噪声图集；将噪声图集进行对数变换，得到对数强度图；根据视数确定归一化因子并添加到对数强度图中，得到转换图像集；基于CNN网络架构，以初始SAR图像集为输入，以转换图像集为输入构建图像预处理模型。本发明简化了使用DnCNN预训练模型对SAR图像降噪的流程，解决了复杂度过高的问题。

本发明授权基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DnCNN预训练模型的SAR图像去斑降噪方法，其特征在于，包括： 获取待处理的噪声SAR图像，并将所述待处理的SAR图像输入至构建好的图像预处理模型中，得到预处理图像数据集； 将所述预处理图像数据集输入至DnCNN预训练模型，得到干净SAR图像； 所述图像预处理模型的构建方法为： 获取初始SAR图像集并计算得到对应的初始强度图； 根据视数对所述初始强度图添加散斑噪声，得到噪声图集； 将所述噪声图集进行对数变换，得到对数强度图； 根据视数确定归一化因子并添加到所述对数强度图中，得到转换图像集； 基于CNN网络架构，以初始SAR图像集为输入，以转换图像集为输出构建图像预处理模型； 所述根据视数确定归一化因子并添加到所述对数强度图中，包括： 计算得到输入方差； 对所述输入方差进行近似处理，得到近似方差； 根据所述近似方差得到归一化因子； 所述输入方差的计算表达式为： ； 其中，为输入方差，为Y的0.3%分位数，为Y的99.7%分位数； 所述近似方差的表达式为： ； 其中，为近似方差； 所述归一化因子的表达式为： ； 其中，NF为归一化因子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古工业大学，其通讯地址为：010051 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民路(北)49号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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