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龙图腾网获悉达而观信息科技(上海)有限公司申请的专利一种基于GAN的任务分解式图像文档去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：CN116805420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310527839.X，技术领域涉及：G06V30/164；该发明授权一种基于GAN的任务分解式图像文档去噪方法是由李巍豪;周炳诚;高翔;魏舒;许诺;潘新星;杨彬彬;黄登;陈运文;纪达麒设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN的任务分解式图像文档去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GAN的任务分解式图像文档去噪方法，采用基于条件GAN的DTNS算法，将图像格式文档的去噪过程分为发现干扰区域和消除干扰区域两部分；其中，发现干扰区域为在图像中找到以水印和印章为代表的所有噪声区域，消除干扰区域为去除所述噪声区域，将图像中的信息还原到加噪前的状态。本发明提出一种基于条件GAN的DTNS算法，通过将去噪任务分解为水印发现和水印去除两个部分，大大降低了直接通过GAN去除水印的任务难度，降低网络复杂度，并且通过在重合区域使用高维结构的特征空间中高斯采样，可以减缓重合区域的文字轮廓丢失现象，从而较好地去除文档图像中的噪声。

本发明授权一种基于GAN的任务分解式图像文档去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN的任务分解式图像文档去噪方法，其特征在于，采用基于条件GAN的DTNS算法，将图像格式文档的去噪过程分为发现干扰区域和消除干扰区域两部分；其中， 发现干扰区域为在图像中找到以水印和印章为代表的所有噪声区域，发现干扰区域采用映射模块实现，所述映射模块包括第一判别器和第一生成器，所述第一判别器采用多层判别器，所述第一生成器使用skip-connection网络结构； 消除干扰区域为去除所述噪声区域，将图像中的信息还原到加噪前的状态，消除干扰区域采用编辑模块实现，所述编辑模块包括第二判别器和第二生成器；所述第二判别器中采用spectral-norm层；所述第二生成器使用skip-connection网络结构，并且采用resnet-block，消除干扰区域的过程为：将加噪的原始图像与发现干扰区域所形成的噪声图像进行合并，以将加噪的原始图像中被所述噪声图像遮挡的部分恢复成加噪前状态，将特征提取层中的高层信息作为结构特征，低层信息作为纹理特征，通过对高层信息在遮挡部分的高斯采样来恢复成加噪前状态； 基于条件GAN的DTNS算法的训练过程为：首先，分开训练映射模块和编辑模块，映射模块训练10个epoch，编辑模块训练20个epoch，这个过程两者都采用Adam优化器，学习率是1e-4；其次，联合训练映射模块和编辑模块。

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