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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索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：CN119722505B 。

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：202411682390.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索方法是由方伟;张正焕;董万里;王嵘瑾;陆恒杨;朱书伟设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索方法，属于神经网络结构搜索和图像降噪领域。所述方法设计了多尺度编码器的搜索空间，使网络结构可以融合不同尺度提取的特征信息，恢复出更多的图像细节，有利于发现降噪效果更好的网络结构；本发明基于多尺度编码器的搜索空间，提出了一种改进的遗传算法对网络结构进行搜索，设计了粗粒度种群初始化方法、距离引导的父代选择方法和基于模块化的交叉变异操作，提升了遗传算法的搜索能力。相比现有的自监督图像降噪方法和神经网络结构方法，可以达到更好的降噪效果；实验结果证明，本发明的自监督图像降噪神经网络结构搜索方法可以有效地发现降噪效果更好的网络结构。

本发明授权一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种自监督图像降噪的神经网络结构搜索方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：基于U-Net框架的网络结构，构建搜索空间； 步骤2：在所述搜索空间中，基于十进制模块化的编码策略，使用粗粒度种群初始化方法，生成种群个体；所述搜索空间包括：编码器尺度类型、下采样类型、上采样类型和卷积类型； 步骤3：采用基于距离引导的父代选择方法，从步骤2中生成的种群中筛选出父代个体； 步骤4：对步骤3中筛选出的父代个体进行模块化的交叉和变异，产生新的子代个体； 步骤5：根据十进制模块化编码策略，对步骤4中的子代个体解码为对应的网络结构，使用自监督图像降噪方法进行图像降噪，计算降噪评估指标PSNR值； 步骤6：根据步骤5中计算得到的PSNR值，使用环境选择方法选择出新的种群个体；重复所述步骤3、步骤4、步骤5，直至完成所有进化迭代轮次； 步骤7：从步骤5中获取到最后一代种群个体，选择PNSR值最高的个体解码为对应的网络结构，即为搜索得到的最佳网络结构； 所述基于U-Net框架的网络结构包括依次连接的：第一卷积模块FC、L层编码器模块EB、L层解码器模块DB和第二卷积模块LC。

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江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800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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