杭州兆华电子股份有限公司曹祖杨获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州兆华电子股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的声波图像增强方法、装置及电子设备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：CN120823112B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511257240.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于深度学习的声波图像增强方法、装置及电子设备是由曹祖杨;曹睿颖;侯治维;包君康设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的声波图像增强方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于深度学习的声波图像增强方法、装置及电子设备。该方法包括获取原始图像，将原始图像输入至条件扩散模型，得到去噪图像，条件扩散模型嵌入有噪声先验模型，噪声先验模型用于将瑞利分布作为噪声先验嵌入条件扩散模型；将去噪图像输入至双路径GAN模型，得到增强声波图像，双路径GAN模型包括用于处理纹理恢复的生成器路径和用于强化边缘约束的判别器路径。在本实施例中，可以通过嵌入有噪声先验模型的条件扩散模型，以及双路径GAN模型的配合处理，实现对声波图像在高噪声环境下的增强恢复，能够有效去除噪声影响的同时，较好的还原图像的边缘细节，提高增强后的声波图像的质量，使图像中的异常更容易被识别。
本发明授权一种基于深度学习的声波图像增强方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的声波图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始图像，将所述原始图像输入至条件扩散模型，得到去噪图像，所述条件扩散模型嵌入有噪声先验模型，所述噪声先验模型用于将瑞利分布作为噪声先验嵌入所述条件扩散模型，以在所述条件扩散模型的正向扩散过程中，基于瑞利分布的噪声调度器代替标准高斯噪声，以及在所述条件扩散模型的逆向去噪过程中，基于瑞利分布的尾部特征来保留图像纹理； 将所述去噪图像输入至双路径GAN模型，得到增强声波图像，所述双路径GAN模型包括用于处理纹理恢复的生成器路径和用于强化边缘约束的判别器路径，生成器为基于图像复杂度调整窗口大小的SwinTransformer架构，判别器在多尺度约束上嵌入Sobel滤波器作为边缘专用层。
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