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龙图腾网获悉沈阳理工大学申请的专利一种图像去噪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：CN115731389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211488189.4，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种图像去噪方法及装置是由张艳珠;刘婷婷;杨旗设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像去噪方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开一种图像去噪方法及装置，方法包括以下步骤：构造基于自适应边缘检测算法的混合偏微分图像去噪模型，该模型利用分数阶边缘检测函数加权的方式结合ROF和LLT两种去噪模型；根据图像的特征信息通过花授粉算法确定图像分数阶边缘函数的最优阶次；对所述去噪模型进行求解，输出去噪后图像。本申请综合了全变分以及四阶偏微分方程的优点，与其他先进的去噪算法相比，本申请可以在保持图像边缘及纹理细节的同时避免平滑区域的“阶梯效应”。

本发明授权一种图像去噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构造基于自适应边缘检测算法的混合偏微分图像去噪模型，该模型利用分数阶边缘检测函数加权的方式结合ROF和LLT两种去噪模型； 步骤S2，根据图像的特征信息通过花授粉算法确定图像分数阶边缘函数的最优阶次； 步骤S3，对所述去噪模型进行求解，输出去噪后图像， 所述混合偏微分图像去噪模型的能量函数如下： 19 其中，是分数阶边缘检测函数： ,14 式中，为去噪后图像的定义域； 为含噪图像； 为去噪后图像； 为权重参数； 为图像的梯度； ，，，，均为去噪后图像的二阶导数； 是为了保证而加的一个正数； 是对比度系数； 是一个维阶次矩阵； ，是图像的分数阶梯度向量模， 所述根据图像的特征信息通过花授粉算法确定分数阶阶次，包括以下步骤： 步骤S21，设置花粉配子的个数，随机初始化花粉配子的位置、迭代次数以及转换概率； 步骤S22：根据公式15计算每个配子的局部最优值，计算每个花粉配子的适应度值，根据适应度值确定某个局部最优值作为全局最优值，其对应的位置为配子的全局最优值的位置， 15 其中，，和分别表示图像的峰值信噪比、结构相似度和平均绝对误差； 步骤S23，判断是否达到了迭代次数，若达到迭代次数转到步骤S24，若没有达到迭代次数，则迭代次数加1，更新花粉配子的位置，并返回步骤S22； 步骤S24，输出全局最优解，即找到用于图像分数阶边缘函数的最优阶次。

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