浙江大华技术股份有限公司耿嘉诚获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像降噪模型的训练方法和图像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：CN115809967B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211438914.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像降噪模型的训练方法和图像去噪方法是由耿嘉诚;王康;刘德龙;陈波扬;殷俊设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像降噪模型的训练方法和图像去噪方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像降噪模型的训练方法和图像去噪方法，包括：获取样本图像集合，其中样本图像集合包括多个样本图像对，每个样本图像对分别包括对原始样本图像进行特征提取所获得的第一特征矩阵以及对原始样本图像经加噪后的加噪样本图像进行特征提取所获得的第二特征矩阵；针对图像降噪模型，以循环迭代方式通过样本图像集合计算获得全梯度损失值和随机梯度损失值，并利用全梯度损失值和随机梯度损失值融合形成的融合梯度损失值对图像降噪模型的模型参数进行更新，其中全梯度损失值的更新频率低于随机梯度损失值的更新频率，通过上述方式，能够减少模型训练过程中占用的计算资源，同时提升图像去噪模型在应用时的去噪效果。
本发明授权图像降噪模型的训练方法和图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种图像降噪模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像集合，其中所述样本图像集合包括多个样本图像对，每个所述样本图像对分别包括对原始样本图像进行特征提取所获得的第一特征矩阵以及对所述原始样本图像经加噪后的加噪样本图像进行特征提取所获得的第二特征矩阵； 针对所述图像降噪模型，以循环迭代方式通过所述样本图像集合计算获得全梯度损失值和随机梯度损失值，并利用所述全梯度损失值和所述随机梯度损失值融合形成的融合梯度损失值对所述图像降噪模型的模型参数进行更新，其中所述全梯度损失值的更新频率低于所述随机梯度损失值的更新频率。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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