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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降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：CN120580165B 。

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：202511090574.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降噪方法是由胡国庆;马建伟;左一鸣;张彦振;吴世博设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像采集与处理技术领域，尤其涉及一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降噪方法。该降噪方法以中值滤波方法实现了滤波处理；以保护图像边缘为目标，对图像边缘区域细分，对边缘点和弱噪点通过判别其边缘方向并分八个方向依据灰度梯度大小完成降噪，对强噪点直接使用中值滤波进行降噪，提高降噪后的图像质量。一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降噪方法，包括有如下步骤：采用中值滤波，对图像进行预处理；对图像噪声点进行判别，并根据得到的噪声点类型对其进行分类；对分类得到的边缘点及弱噪点，按其各方向灰度梯度进行降噪；对分类得到的强噪点，使用步骤S1中值滤波结果进行对应点替换。

本发明授权一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像边缘噪声特征的图像分类降噪方法，其特征在于，包括有如下步骤： 步骤S1：采用中值滤波，对图像进行预处理； 步骤S2：对图像噪声点进行判别，并根据得到的噪声点类型对其进行分类； 步骤S3：对步骤S2分类得到的边缘点及弱噪点，按其各方向灰度梯度进行降噪； 步骤S4：对步骤S2分类得到的强噪点，使用步骤S1中值滤波结果进行对应点替换； 其中，所述步骤S2中对图像噪声点进行判别，并根据得到的噪声点类型对其进行分类的过程，具体描述为： 对矩阵I中的每一个像素，取其自身及后续像素，构成的扩展矩阵B；其中，扩展矩阵B，满足：； 对扩展矩阵B中像素的灰度值求均值，满足：； 对扩展矩阵B求标准差，满足：； 将得到的所有均值和标准差按从小到大的顺序进行排序，得到序列和，满足：； ； 分别对序列和中的最大值和最小值求均值，得到：； ； 将求得的均值和标准差作为判别噪声点类型的判断阈值；其中，均值用于反映图像整体的灰度值大小，标准差用于反映图像整体的灰度变化情况； 对矩阵I中的每一个像素，求其周围8个像素灰度值的平均值，满足：； 并求其周围8个像素灰度值的标准差，满足： ； 若满足，则将该像素记为边缘点；其中，为一常数，满足； 若满足，且满足，则将该像素记为强噪点； 若满足，且满足，则将该像素记为弱噪点。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：257061 山东省东营市东营区北二路271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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