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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于半盲估计的噪声自适应视频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：CN116309147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310232770.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于半盲估计的噪声自适应视频去噪方法是由岳涛;陈鑫;胡雪梅设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半盲估计的噪声自适应视频去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半盲估计的噪声自适应视频去噪方法。该方法包括如下步骤：1构建基于物理噪声模型的半盲噪声分析神经网络模块；2构建包含异分布噪声的视频数据集，并对半盲噪声分析神经网络模块进行预训练；3构建循环式时间大跨度视频去噪神经网络模块；4将半盲噪声分析神经网络模块与视频去噪神经网络模块级联，并使用包含异分布噪声的视频数据集对级联后的模块进行端到端训练。本发明基于半盲噪声分析模块，对异分布噪声进行分布参数分析和估计，并利用分布参数指引视频去噪模块处理不同相机的异种分布噪声，充分提高了视频去噪算法在不同相机中应用的适应性和泛化性。

本发明授权一种基于半盲估计的噪声自适应视频去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半盲估计的噪声自适应视频去噪方法，其特征在于，该方法先对异分布噪声进行分布参数分析和估计，并利用所述分布参数指引视频去噪神经网络处理不同相机的异种分布噪声；具体包括如下步骤： 步骤1，构建基于物理噪声模型的半盲噪声分析神经网络模块； 步骤2，构建包含异分布噪声的视频数据集，并对所述半盲噪声分析神经网络模块进行预训练； 步骤3，构建循环式时间大跨度视频去噪神经网络模块，通过双支路处理快慢两种帧率的视频序列，捕捉视频中不同尺度的时间特征；具体为： 将待去噪的视频序列VF＝{I1,I2,I3,I4,…}按照时间间隔d进行时间下采样，得到低帧率视频序列VS＝{I1,I1+d,I1+2d,I1+3d,…}，其中F表示快帧率，I表示帧，S表示低帧率； 构建基于长短期记忆模块LSTM的循环式快路编码器EF、慢路编码器ES来提取不同尺度地时间特征以及融合解码器DSF来重建清晰视频帧；将视频序列VF和VS分别与噪声模型参数进行通道合并，分别送入编码器EF和ES提取不同时间尺度的特征和当时间t∈{1,1+d,1+2d,1+3d,…}时，将特征和进行融合,并送入融合解码器DSF得到去噪结果yt，当时间时，将特征送入融合解码器DSF得到去噪结果yt； 步骤4，将所述半盲噪声分析神经网络模块与所述视频去噪神经网络模块级联，并使用步骤2构建的包含异分布噪声的视频数据集对级联后的模块进行端到端训练。

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