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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于深度学习的强天光背景图像去噪优化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：CN120997081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511513188.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于深度学习的强天光背景图像去噪优化方法是由姚凯男;魏铭;徐志强;车东博;杨岳航;葛明达;王建立设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的强天光背景图像去噪优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的强天光背景图像去噪优化方法，将强天光背景下的星图经过编码器被处理成图像表示向量；将得到的图像表示向量分别输入iGRU循环单元和iLSTM循环单元，进行像素优化；设置控制信号分配置信度，对两个循环单元的结果根据置信度进行多次的循环综合处理，得到优化后的图像表示向量；利用解码器将处理后的图像表示向量转换成图像，得到去噪优化后的星图。本发明利用置信度分配两种循环神经单元的置信情况，使优化结构自适应输入图像数据，去除背景噪声，优化像素提高质量。

本发明授权基于深度学习的强天光背景图像去噪优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的强天光背景图像去噪优化方法，其特征在于，包括： S1：将强天光背景下的星图经过编码器被处理成图像表示向量； S2：将步骤S1得到的图像表示向量分别输入iGRU循环单元和iLSTM循环单元，进行像素优化；在所述iLSTM循环单元中，将LSTM结构中的Tanh激活函数更换为ReLU激活函数；在所述入iGRU循环单元中，将PMP-Net中的GRU的Tanh激活函数更换为ReLU激活函数，并将公式计算主体由隐藏状态改为输入； S3：设置控制信号分配置信度，对步骤S2中两个循环单元的结果根据所述置信度进行多次的循环综合处理，得到优化后的图像表示向量；在每次循环综合处理的过程中，通过下式得到当前循环优化的图像表示向量： ； 其中，Ft表示当前循环优化后的图像表示向量，at表示当前循环优化过程中的置信度，hiGRU表示所述iGRU循环单元的输出，hiLSTM表示所述iLSTM循环单元的输出； S4：利用解码器将步骤S3处理后的图像表示向量转换成图像，得到去噪优化后的星图。

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科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888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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