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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于循环生成对抗网络的图像频闪去除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：CN115511730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211073159.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于循环生成对抗网络的图像频闪去除方法是由林晓丹;李杨福;邱应强;朱建清;曾焕强设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环生成对抗网络的图像频闪去除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于循环生成对抗网络的图像频闪去除方法，其在合成频闪图像数据集的基础上训练得到循环生成对抗网络模型，其包含两个生成网络与两个鉴别网络，两个生成网络分别负责由输入的频闪图像生成无频闪图像与输入无频闪图像生成频闪图像，鉴别网络利用输入的真实图像与生成网络的生成图像，结合生成对抗思想，训练生成网络。最终达到输入频闪图像最终输出其对应的无频闪图像的目的，有效提高了图像去频闪方法的实用性。

本发明授权一种基于循环生成对抗网络的图像频闪去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环生成对抗网络的图像频闪去除方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1、图像去频闪模型训练； 步骤1.1、构建去频闪循环生成对抗网络框架； 所述去频闪循环生成对抗网络框架包括生成网络G、生成网络R、鉴别网络D1、鉴别网络D2，所述生成网络R用于学习消除图像频闪的映射；所述生成网络G用于学习频闪图像的生成；所述鉴别网络D1用于鉴别模型消除频闪后的图像与真实无频闪图像的区别；所述鉴别网络D2用于鉴别模型生成频闪图像与真实频闪图像的区别； 步骤1.2、输入频闪无频闪图像训练集，进行图像去频闪模型的训练；频闪无频闪图像训练集包括频闪图像X和无频闪图像Y；生成网络R根据输入的频闪图像X生成去除频闪后的图像Yfake，根据输入的无频闪图像Y生成本体映射无频闪图像Yiden；生成网络G根据输入的无频闪图像Y生成包含频闪的图像Xfake，根据输入的频闪图像X生成本体映射频闪图像Xiden，并计算模型的频闪损失loss_Flicker、梯度损失loss_Grad和本体映射损失loss_Iden；将生成的去频闪图像Yfake与频闪图像Xfake分别输入生成网络G和生成网络R，生成循环频闪图像Xcycle与循环去频闪图像Ycycle，并计算循环一致性损失loss_Cycle； 将去频闪图像Y、Yfake分别输入鉴别网络D1，输出真实图像的可能性[P11real,P12real,P13real]与生成图像的可能性[P11fake,P12fake,P13fake]，并计算鉴别网络D1对应的判别器损失loss_Disc1； 将频闪图像X、Xfake分别输入鉴别网络D2，输出真实图像的可能性[P21real,P22real,P23real]与生成图像的可能性[P21fake,P22fake,P23fake]，并计算鉴别网络D2对应的判别器损失loss_Disc2； 按loss_Disc1、loss_Disc2更新鉴别网络D1、鉴别网络D2的网络参数； 再将去频闪图像Yfake输入鉴别网络D1，输出生成图像的可能性[P11fake,P12fake,P13fake]，计算生成网络R的对抗损失loss_Gen_R； 将生成频闪图像Xfake输入鉴别网络D2，输出生成图像的可能性[P21fake,P22fake,P23fake]，并计算生成网络G的对抗损失loss_Gen_G； 计算生成网络R和生成网络G的总损失loss_R、loss_G，并更新网络参数，得到图像去频闪模型； 步骤2、利用步骤1训练得到的图像去频闪模型进行图像频闪去除，即将频闪图像输入到步骤1训练得到的图像去频闪模型中，输出得到去频闪图像。

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