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龙图腾网获悉北京神目科技有限公司;同方威视技术股份有限公司;清华大学申请的专利图像去噪模型的训练方法和装置、图像去噪方法和装置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：CN116433498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202111680455.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像去噪模型的训练方法和装置、图像去噪方法和装置是由赵自然;张经纬;顾建平设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去噪模型的训练方法和装置、图像去噪方法和装置在说明书摘要公布了：提供了一种图像去噪模型的训练方法和装置、图像去噪方法和装置。训练方法包括：获取训练样本集，包括第一训练样本和第二训练样本，第一训练样本包括原始图像数据样本和噪声数据样本，第二训练样本包括干净图像数据样本；将原始图像数据样本输入第一卷积神经网络；第一卷积神经网络处理原始图像数据样本，得到图像特征数据；将噪声数据样本输入第二卷积神经网络；第二卷积神经网络处理噪声数据样本，得到噪声特征数据；对图像特征数据和噪声特征数据进行融合，得到融合特征数据；对融合特征数据进行卷积操作，得到用于表征待识别对象的图像特征的增强特征数据；根据干净图像数据样本与增强特征数据之间的差异，调整图像去噪模型的各个参数。

本发明授权图像去噪模型的训练方法和装置、图像去噪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种图像去噪模型的训练方法，所述图像去噪模型包括第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本和所述第二训练样本用于分别表征所述图像去噪模型的输入和输出，所述第一训练样本包括原始图像数据样本和噪声数据样本，所述第二训练样本包括干净图像数据样本，所述原始图像数据样本和所述干净图像数据样本均包括待识别对象的图像数据； 将所述原始图像数据样本输入第一卷积神经网络； 所述第一卷积神经网络处理所述原始图像数据样本，得到图像特征数据； 将所述噪声数据样本输入第二卷积神经网络； 所述第二卷积神经网络处理所述噪声数据样本，得到噪声特征数据； 对所述图像特征数据和所述噪声特征数据进行融合，得到融合特征数据； 对所述融合特征数据进行卷积操作，得到增强特征数据，其中，所述增强特征数据用于表征所述待识别对象的图像特征；以及 根据所述干净图像数据样本与所述增强特征数据之间的差异，调整所述图像去噪模型的各个参数； 其中，所述获取训练样本集包括： 在第一条件下，获取第一原始图像数据采样； 根据所述第一原始图像数据采样和所述噪声数据样本，得到第二图像数据采样，其中，所述第二图像数据采样包括去除噪声的干净图像数据； 根据所述第一条件中的温度值与第二条件中的温度值，确定缩放因子； 根据所述缩放因子对所述第二图像数据采样进行缩放，以生成至少一个第二条件下的第三图像数据采样，其中，所述第三图像数据采样包括去除噪声的干净图像数据； 根据所述第二图像数据采样和所述第三图像数据采样，得到所述干净图像数据样本， 其中，在所述第一条件下获取的原始图像数据采样的信噪比高于在所述第二条件下获取的原始图像数据采样的信噪比。

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