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龙图腾网获悉电光防爆科技股份有限公司;浙江大学申请的专利基于次梯度的空间滤波图像去噪方法、设备、介质及产品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：CN120198320B 。

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：202510269973.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于次梯度的空间滤波图像去噪方法、设备、介质及产品是由闻建刚;余官定;何成锋;齐东迁;陈光华;陆信;李永宇;赵启东;赵强设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于次梯度的空间滤波图像去噪方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于次梯度的空间滤波图像去噪方法、设备、介质及产品，涉及图像处理领域。方法包括：基于Prewitt边缘检测算法将噪声图像的像素划分为非边缘类和多种边缘类；为多类像素分别构建对应的空间滤波器；根据各空间滤波器的初始系数构建优化向量；基于结构相似性指数构建目标函数；在目标函数的优化过程中，通过对当前SSIM关于空间滤波器的系数求导，得到次梯度；根据当前SSIM、预估的SSIM和次梯度，确定动态步长；根据次梯度和动态步长对优化向量进行迭代更新，得到目标优化向量，进而得到目标空间滤波器；通过目标空间滤波器进行去噪处理，得到去噪图像。本发明可以提高滤波器设计效率，实现有效去噪并保障图像质量。

本发明授权基于次梯度的空间滤波图像去噪方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于次梯度的空间滤波图像去噪方法，其特征在于，包括： 基于Prewitt边缘检测算法将噪声图像的像素划分为多类像素，所述多类像素包括非边缘类和多种边缘类； 为所述多类像素分别构建对应的空间滤波器； 根据各所述空间滤波器的初始系数构建优化向量； 基于结构相似性指数构建目标函数，所述目标函数与所述优化向量存在映射关系，所述结构相似性指数是根据所述噪声图像对应的去噪图像与无噪声原图确定的； 在所述目标函数的优化过程中，通过对当前的结构相似性指数关于所述空间滤波器的系数求导，得到次梯度； 根据所述当前的结构相似性指数、预估的结构相似性指数和所述次梯度，确定动态步长； 根据所述次梯度和所述动态步长对所述优化向量进行迭代更新，得到目标优化向量； 基于所述目标优化向量对所述多类像素对应的空间滤波器进行重构，得到对应的目标空间滤波器； 在将待处理噪声图像进行像素类别分类后，通过所述目标空间滤波器分别对分类后的像素进行去噪处理，得到多个滤波结果； 根据所述多个滤波结果确定最终去噪图像。

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