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龙图腾网获悉杭州医策科技有限公司申请的专利基于生成对抗网络的图像处理方法及装置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：CN116524308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310485914.0，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权基于生成对抗网络的图像处理方法及装置是由王晓梅;蔡博君设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的图像处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于生成对抗网络的图像处理方法及装置，方法包括：获取待处理图像，将所述待处理图像输入预先训练的图像识别模型，即可得到增强图像；其中，所述图像识别模型是基于预先构建的生成对抗网络利用图像样本进行训练得到的，在所述生成对抗网络的训练过程中，根据当前迭代次数利用不同的优化策略对所述生成对抗网络的生成器参数和或所述图像识别模型的参数进行更新。在利用该图像识别模型进行图像识别时，能够更符合深度学习训练的图像增强要求，具有很好的泛化性，解决了图像增强的泛化性较差的问题。

本发明授权基于生成对抗网络的图像处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理图像； 将所述待处理图像输入预先训练的图像识别模型，以得到增强图像； 其中，所述图像识别模型是基于预先构建的生成对抗网络利用图像样本进行训练得到的，在所述生成对抗网络的训练过程中，根据当前迭代次数利用不同的优化策略对所述生成对抗网络的生成器参数和所述图像识别模型的参数进行更新； 基于预先构建的生成对抗网络利用图像样本进行训练得到所述图像识别模型，具体包括： 获取图像样本； 将所述图像样本输入预先构建的生成对抗网络，以得到增强图像样本； 基于所述增强图像样本进行训练，以得到所述图像识别模型； 基于所述增强图像样本进行训练，以得到所述图像识别模型，之后还包括： 根据当前迭代次数将训练过程划分为多个阶段； 在各阶段下利用不同的优化策略对所述生成对抗网络的生成器参数和所述图像识别模型的参数进行更新； 在各阶段下利用不同的优化策略对所述生成对抗网络的生成器参数和所述图像识别模型的参数进行更新，具体包括： 在所述当前迭代次数小于第一预设迭代次数的情况下，将所述增强图像样本输入所述图像识别模型，以得到识别结果； 根据所述识别结果和所述增强图像样本得到第一损失函数； 按照提高所述第一损失函数的方向更新所述图像识别模型的参数。

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