买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利一种图像处理方法、装置、设备及存储介质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：CN115619672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211287205.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种图像处理方法、装置、设备及存储介质是由裴勇;杨启城设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，应用于去噪模型，所述去噪模型包括N个去噪模块，所述N大于或等于1，所述N个去噪模块中的一个所述去噪模块包括一个滤波层、一个高斯权重层以及一个融合层，所述方法包括：将目标图像输入至所述N个去噪模块，通过所述N个去噪模块对所述目标图像数据进行去噪，得到所述目标图像去噪后的去噪图像数据；其中，若所述N大于1，则所述N个去噪模块依次串联连接；基于所述去噪图像数据，对所述去噪模型进行训练，得到针对所述目标图像的目标去噪模型。对于本申请的方案，具有计算量小、可解释性好、可调整性强、适应性强、对训练数据的依赖性小、可冷启动、信息丢失的概率小的特点。

本发明授权一种图像处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法应用于去噪模型，所述去噪模型包括N个去噪模块，所述N大于或等于1，所述N个去噪模块中的一个所述去噪模块包括一个滤波层、一个高斯权重层以及一个融合层，所述方法包括： 将目标图像输入至所述N个去噪模块，通过所述N个去噪模块对所述目标图像进行去噪，得到所述目标图像去噪后的去噪图像数据；其中，若所述N大于1，则所述N个去噪模块依次串联连接； 其中，针对第一去噪模块，所述第一去噪模块为所述N个去噪模块中的任一去噪模块，通过所述第一去噪模块对目标图像数据进行去噪，包括： 将像素尺寸为的目标图像的第一图像数据输入至所述第一去噪模块的滤波层，通过所述滤波层对所述目标图像进行第一滤波处理，得到维度的第二图像数据；基于所述目标图像的个像素中像素坐标，对所述第一去噪模块的高斯权重层中每个像素的权重值进行索引，得到维度的第一高斯权重矩阵；将所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第一高斯权重矩阵输入至所述第一去噪模块的融合层，通过所述融合层的处理，得到维度的第三图像数据； 基于所述去噪图像数据，对所述去噪模型进行训练，得到针对所述目标图像的目标去噪模型； 所述基于所述去噪图像数据，对去噪模型进行训练，得到针对目标图像的目标去噪模型，包括： 基于所述去噪图像数据确定所述去噪模型对应的去噪分数；所述去噪分数用于表征所述去噪模型针对所述目标图像的去噪效果； 至少基于所述去噪分数，确定第一损失值； 基于所述第一损失值，反向调整所述去噪模型中的参数，得到新去噪模型，基于新去噪模型重新对所述目标图像进行去噪，得到所述目标图像的新去噪图像数据，并基于新去噪图像数据确定新去噪模型对应的新去噪分数；至少基于新去噪分数，确定新第一损失值； 在新第一损失值不收敛的情况下，将所述新第一损失值作为所述第一损失值，重新执行：所述基于所述第一损失值，反向调整所述去噪模型中的参数；直至新第一损失值收敛；在新第一损失值收敛的情况下，将收敛的新第一新损失值对应的新去噪模型确定为所述目标去噪模型； 其中，所述去噪模型中的参数至少包括：第一滤波层的滤波参数、以及第一高斯权重层的权重调整参数。

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深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518052 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。