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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种图像去噪方法、系统、设备及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：CN119477742B 。

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：202411567012.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种图像去噪方法、系统、设备及介质是由朱锐;余佳璟;赵彤洲设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像去噪方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像去噪方法、系统、设备及介质，属于计算机图形学领域，其方法包括如下步骤：获取待处理图像；构建蒙特卡罗去噪深度学习网络，其包括快速傅里叶卷积提取器FFCE、残差多路曼巴编码器RMME和解码器；FFCE包括一条局部卷积路径和一条全局变换路径，RMME包含多个串联的双向曼巴块BMB；将待处理图像输入蒙特卡罗去噪深度学习网络中，使用局部卷积路径和全局变换路径分别提取待处理图像的辅助特征信息和噪声特征信息，将两者进行拼接后输入双向曼巴块中进行顺序融合处理，将最后一个BMB的输出特征经解码器输出，得到去噪后的图像。本发明能够降低计算和内存成本。

本发明授权一种图像去噪方法、系统、设备及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，包括如下步骤： 获取待处理图像和辅助信息； 构建蒙特卡罗去噪深度学习网络，并对蒙特卡罗去噪深度学习网络进行训练；所述蒙特卡罗去噪深度学习网络包括快速傅里叶卷积提取器FFCE、残差多路曼巴编码器RMME和解码器；所述FFCE包括一条局部卷积路径和一条全局变换路径，所述RMME包含多个串联的双向曼巴块BMB； 将待处理图像和辅助信息输入训练后的蒙特卡罗去噪深度学习网络中，使用局部卷积路径提取待处理图像的噪声特征信息，使用全局变换路径提取待处理图像的辅助特征信息，将辅助特征信息和噪声特征信息进行拼接后输入双向曼巴块中，使用双向曼巴块对拼接后的特征进行顺序融合处理，将最后一个BMB的输出特征经解码器输出，得到去噪后的图像； 所述蒙特卡罗去噪深度学习网络去噪过程描述如下： 式中，Anormal、Adepth和Aalbedo分别是辅助信息中的法线、深度和反照率；FA是全局的辅助特征信息；是局部的噪声特征信息。

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武汉工程大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206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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