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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利图像去噪方法和系统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：CN117011173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310841751.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像去噪方法和系统是由朱克毓;刘俣程;彭张林;陆效农;徐嘉文;张强;冯南平设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去噪方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像去噪方法和系统。首先获取训练样本图像数据，所述训练样本图像数据包括训练噪声图像和训练去噪图像；构建初始图像去噪模型，所述初始图像去噪模型由U‑Net网络和宽度学习系统构建而成；基于所述训练噪声图像和所述训练去噪图像对所述初始图像去噪模型进行训练，得到目标图像去噪模型；基于所述目标图像去噪模型对待去噪图像进行去噪处理，得到去噪图像。通过将U‑Net网络的输出端和宽度学习系统的输入端相连接，构建出图像去噪模型并进行训练，实现工业视觉检测中待检图像的高效去噪，提高工业视觉检测的效率和准确性。

本发明授权图像去噪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种图像去噪方法，所述图像去噪方法由计算机执行，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练样本图像数据，所述训练样本图像数据包括训练噪声图像和训练去噪图像； 构建初始图像去噪模型，所述初始图像去噪模型由U-Net网络和宽度学习系统构建而成，所述U-Net网络的输出端和所述宽度学习系统的输入端相连接； 基于所述训练噪声图像和所述训练去噪图像对所述初始图像去噪模型进行训练，得到目标图像去噪模型； 基于所述目标图像去噪模型对待去噪图像进行去噪处理，得到去噪图像； 其中，所述基于所述训练噪声图像和所述训练去噪图像对所述初始图像去噪模型进行训练，包括： 基于所述U-Net网络对所述训练噪声图像进行编码处理，以提取图像特征； 基于所述U-Net网络对所述图像特征进行解码处理，以获取图像加强特征； 对所述图像加强特征进行语义分类，以获取语义分类结果； 将所述语义分类结果确定为特征节点，基于所述宽度学习系统对所述特征节点进行非线性变换处理，以获取增强节点；所述基于所述宽度学习系统对所述特征节点进行非线性变换处理，包括： 其中，，表示到的集合；表示非线性激活函数；表示权重系数，表示偏差； 将所述特征节点和所述增强节点连接至所述宽度学习系统的输出端，以获取图像去噪函数； 基于所述训练去噪图像计算所述图像去噪函数的输出权重。

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