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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于存算一体器的MRF图像去噪方法及系统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：CN121147058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511675803.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于存算一体器的MRF图像去噪方法及系统是由姜春晓;王佳蔚;田禾;匡麟玲;陆建华设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于存算一体器的MRF图像去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于存算一体器的MRF图像去噪方法及系统，该方法包括：基于二值图像的四邻域拓扑构建二分因子图，获得基于多个因子节点和变量节点的连接矩阵；根据所述连接矩阵构建计算矩阵并配置至忆阻器交叉阵列，将二值图像的图像观测值加载至所述忆阻器交叉阵列的输入端，获得待运行的忆阻器交叉阵列；通过待运行的忆阻器交叉阵列进行电压电流计算及转换，获得变量节点消息和对数似然比；基于所述变量节点消息和所述对数似然比进行迭代判断，输出去噪图像。本发明提升了需要实时处理的高分辨率图像去噪应用场景的计算速度。

本发明授权一种基于存算一体器的MRF图像去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于存算一体器的MRF图像去噪方法，其特征在于，包括： S1：基于二值图像的四邻域拓扑构建二分因子图，获得基于多个因子节点和变量节点的连接矩阵； S2：根据所述连接矩阵构建计算矩阵并配置至忆阻器交叉阵列，将二值图像的图像观测值加载至所述忆阻器交叉阵列的输入端，获得待运行的忆阻器交叉阵列； 步骤S2进一步包括： S21：基于所述连接矩阵，对变量节点到因子节点的传递消息和因子节点到变量节点的传递消息进行向量排列，获得消息向量；S22：基于所述连接矩阵，提取因子节点编号和变量节点编号，获得索引向量；S23：根据所述消息向量和所述索引向量，构建用于计算变量节点到因子节点传递消息的第一计算矩阵和第二计算矩阵；S24：基于所述消息向量，构建用于计算变量节点对数似然比的第三计算矩阵和第四计算矩阵；S25：将第一计算矩阵、第二计算矩阵、第三计算矩阵和第四计算矩阵进行拼接，获得完整计算矩阵；S26：对所述完整计算矩阵的非零元素值取倒数，获得阻态配置矩阵；其中，所述阻态配置矩阵的零值对应高阻态，所述阻态配置矩阵的非零值对应相应阻态；S27：基于所述阻态配置矩阵配置忆阻器交叉阵列的阻态值，获得配置完成的忆阻器交叉阵列；S28：将二值图像的图像观测值转换为电压信号并加载至配置完成的忆阻器交叉阵列的输入端，获得待运行的忆阻器交叉阵列； S3：通过待运行的忆阻器交叉阵列进行电压电流计算及转换，获得变量节点消息和对数似然比； S4：基于所述变量节点消息和所述对数似然比进行迭代判断，输出去噪图像。

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