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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹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：CN118570075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410673250.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹方法是由刘仲琦;颜成钢;郑博仑;郭雨晨;孙垚棋;张继勇设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹方法，首先获取网络训练需要的图像数据集，然后构建基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹网络模型，通过获得的图像数据集对构建的图像去摩尔纹网络模型进行训练；最后经过训练的模型接收需要进行去摩尔纹处理的图像，完成去摩尔纹处理后将图像输出。本发明创新的提出了使用不同通道分支提取不同通道下的图像信息，并从每个通道中分别学习不同尺度下的摩尔纹信息并加以去除并进行颜色恢复，使用多通道特征融合模块将不同通道下的图像特征进行融合，使得每个通道分支都能借鉴其它分支的特征来完善本尺度分支的特征，提高模型去除摩尔纹和恢复颜色的能力。

本发明授权一种基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹方法，其特征在于，其基本步骤为： 步骤1：数据集准备； 获取步骤2中网络训练需要的图像数据集； 步骤2:构建基于RGB通道三边补偿的图像去摩尔纹网络模型； 网络模型包括RGB三通道分支的encoder模块，多通道特征融合模块和decoder模块；其中RGB三通道分支分别为R通道分支，G通道分支和B通道分支，每个分支各有一个encoder模块，三个分支分别从不同的颜色通道对摩尔纹图像进行特征编码，以获得摩尔纹图像的颜色信息；多通道特征融合模块接受来自R,G,B三个通道分支的图像编码特征，用于调整不同颜色通道特征的权重，以矫正图像的颜色信息；decoder模块接受多通道特征融合模块整合输出的RGB图像特征，逐步解码出清晰的图像； 步骤3:通过步骤1获得的图像数据集对构建的图像去摩尔纹网络模型进行训练； 网络模型的训练方式为首先输入步骤1中准备的摩尔图像Imoire；然后，通过设计的网络模型得到所需要的经过去摩尔纹处理的图像Ipred；最后，利用损失函数不断优化模型输出的经过去摩尔纹处理的图像Ipred，使其逐渐相似于步骤1准备的数据集中的真实的清晰图像Iclear 训练过程中，损失函数L采用L1函数结合改进的索贝尔损失函数ASL作为损失函数,改进的索贝尔损失函数与现有的索贝尔滤波器相比，改进的索贝尔滤波器提供了2个45度的附加滤波器；损失函数具体表示为： Loss＝L1Ipred,Iclear+k*ASLIpred,Iclear 其中k为模型超参数，用于平衡L1损失函数和索贝尔损失函数；训练采用多重监督策略来监督decoder模块的逐步输出，具体表示为： Loss_total＝LossIpred1,Iclear1+LossIpred2,Iclear2 +LossIpred3,Iclear3 其中Ipred1，Ipred2，Ipred3分别为decoder模块的三个decoderlevel的预测图像，Iclear1，Iclear2，Iclear3分别为对应尺寸的真实的清晰图像； 步骤4：经过训练的图像去摩尔纹网络模型接收需要进行去摩尔纹处理的验证数据集图像，完成去摩尔纹处理后将图像输出。

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