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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质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：CN115423718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211084807.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质是由郑喜民;李亚栋;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请的图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质，其中方法包括：获取待处理图像，对待处理图像进行去噪，得到去噪图像。对待处理图像进行小波变换，得到水平子带图像。将去噪图像和水平子带图像进行叠加，得到叠加图像。使用叠加图像训练待训练卷积神经网络，得到图像去噪模型。由于待处理图像的图像噪声为纵向条纹类型的，小波变换对待处理图像进行多尺度处理，得到的水平子带图像包含所有的纵向条纹噪声。由去噪图像和水平子带图像叠加得到的叠加图像仅包含少量的冲击噪声，使用叠加图像训练得到图像去噪模型，图像去噪模型在有效去除纵向条纹噪声的同时较好的保留了目标和背景。

本发明授权图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种图像去噪模型训练方法，其特征在于，包括： 获取待处理图像； 对所述待处理图像进行去噪，得到去噪图像； 对所述待处理图像进行小波变换，得到水平子带图像； 将所述去噪图像和所述水平子带图像进行叠加，得到叠加图像； 使用所述叠加图像训练待训练卷积神经网络，得到图像去噪模型； 所述对所述待处理图像进行小波变换，得到水平子带图像，包括： 对所述待处理图像进行Haar离散小波变换，得到低频子带图像和非低频子带图像； 从所述非低频子带图像中筛选出所述水平子带图像，所述非低频子带图像包括所述水平子带图像、垂直子带图像和对角子带图像； 所述使用所述叠加图像训练待训练卷积神经网络，得到图像去噪模型，包括： 使用低频子带系数和水平子带系数构造所述待训练卷积神经网络的损失函数； 所述损失函数的公式为： 其中，Lw为所述损失函数，cA为所述低频子带系数，cH为所述水平子带系数，为低频子带估计系数，为水平子带估计系数； 将所述叠加图像输入所述待训练卷积神经网络，计算所述损失函数的损失函数值； 根据所述损失函数值进行反向传播，更新所述待训练卷积神经网络的网络参数； 判断所述网络参数与预设网络参数的差值是否小于网络参数阈值，若是，则停止训练，得到所述图像去噪模型。

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