遵义师范学院黄成强获国家专利权
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龙图腾网获悉遵义师范学院申请的专利一种轻量级卷积神经网络的椒盐噪点标记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：CN116309167B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310286479.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种轻量级卷积神经网络的椒盐噪点标记方法是由黄成强;郑琳玺;孙壹菱;施菊设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种轻量级卷积神经网络的椒盐噪点标记方法在说明书摘要公布了：本方案公开了智能图像处理技术领域的一种轻量级卷积神经网络的椒盐噪点标记方法，包括：S1、在正常图像块中添加随机噪声生成噪声图像‑噪声掩模对数据集；S2、搭建采用噪点标记的轻量级卷积神经网络模型，包括多个重复的深度可分离卷积；S3、采用所述网络神经模型对所述噪声图像‑噪声掩模对数据集进行训练，得到噪声掩模。本发明首次将轻量级卷积神经网络应用于椒盐噪点标记，大大降低了网络的运算复杂度和噪点标记的误判率。该网络采用更小的网络深度和更加简单的卷积结构，能够达到很好的噪声掩模复原效果。
本发明授权一种轻量级卷积神经网络的椒盐噪点标记方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量级卷积神经网络的椒盐噪点标记方法，其特征在于，包括： S1、在正常图像块中添加椒盐噪声生成噪声图像-噪声掩模对数据集； S2、搭建采用噪点标记的轻量级卷积神经网络模型，包括多个重复的深度可分离卷积； S3、采用所述网络神经模型对所述噪声图像-噪声掩模对数据集进行训练，得到噪声掩模；所述轻量级卷积神经网络模型包括两个常规卷积和位于两个所述常规卷积之间的n个重复的深度可分离卷积，所述n≥5；其中位于首端的常规卷积对输入的噪声图像生成32~128个卷积张量；位于末端的常规卷积对输入的所有卷积张量生成1张噪声掩模。
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