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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州汇萃智能科技有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的图像去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：CN119831880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411797221.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于卷积神经网络的图像去噪方法是由周柔刚;陈恩赞;李杰;肖靖恩设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像去噪方法，包括以下步骤：S10，含有噪声的图像通过一个多尺度空洞卷积模块；S20，经过由3CBlock_n模块和Conv模块组合的特征提取阶段，采用跳跃连接的方式，每一层输入都为与之前层的输出合并而成的特征图，使用Concat操作将不同层的特征图拼接在一起；S30，以EndConv模块的输出作为噪声图像，用原图像减去噪声图像就得到了去噪后的图像。本发明提出的去噪方法在实际应用中具有广泛的适用性和显著的实用价值，能够有效解决电力设施监控中遇到的图像噪声问题，为电力系统的安全运行提供重要的技术支持。

本发明授权一种基于卷积神经网络的图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S10，含有噪声的图像通过一个多尺度空洞卷积模块； S20，经过由3CBlock_n模块和Conv模块组合的特征提取阶段，采用跳跃连接的方式，每一层输入都为与之前层的输出合并而成的特征图，使用Concat操作将不同层的特征图拼接在一起； S30，以EndConv模块的输出作为噪声图像，用原图像减去噪声图像就得到了去噪后的图像； 所述多尺度空洞卷积模块包括：一个标准卷积模块和三个空洞率分别为2、3、4的空洞卷积模块，并将这四个卷积输出合并在一起； 所述多尺度空洞卷积模块包括4个Conv模块并联，每个Conv模块输入均为3通道噪声图像，输出为8通道特征图，共32个通道，且每个卷积核大小为3×3，步长均为1，空洞率分别为1、2、3和4，填充也为1、2、3和4；空洞率越大，卷积感受野R就越大，其公式为： 3； 式中，k为卷积核大小，d为卷积空洞率，s为步长； Conv模块是采用卷积后进行批量归一化处理后进行SiLU函数激活，公式为： 4； 多尺度空洞卷积模块的卷积核大小k×k=3×3，步长s=1，空洞率d={1，2，3，4}，根据公式3，多尺度空洞卷积模块的感受野为{3，5，7，9}。

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