江南大学刘登峰获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于深度自监督学习的可微分半色调方法及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：CN119540086B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411533978.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于深度自监督学习的可微分半色调方法及装置是由刘登峰;朱佳伟;尹腾飞;葛鹏;张晓妍;柴志雷;于杭池;邓赵红;王士同设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度自监督学习的可微分半色调方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及半色调技术领域，尤其是指一种基于深度自监督学习的可微分半色调方法及装置，通过引入Gumbel‑Softmax模块解决半色调离散选择带来的不可微分问题，实现了模型反向传播过程中的梯度无偏估计。为进一步强化半色调图像的效果，本发明引入一种新型蓝噪声损失函数，对半色调网点的分布予以优化，同时提出区域置信度聚合机制，通过结合像素的空间相关性，使网络在训练过程中更加注重像素之间的交互信息。本发明不仅能够生成富含细节的高质量半色调图像，而且在运算效率方面具有显著优势，具备良好的可扩展性。
本发明授权一种基于深度自监督学习的可微分半色调方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度自监督学习的可微分半色调方法，其特征在于，包括： 构建深度可微分半色调模型，包括残差网络和Gumbel-Softmax模块； 训练所述深度可微分半色调模型时，将连续调灰度图像、恒定灰度图像输入至深度可微分半色调模型，分别在连续调灰度图像、恒定灰度图像中引入随机高斯噪声后，利用残差网络提取特征图，利用Gumbel-Softmax模块对残差网络输出的特征图进行重参数化，输出分别与连续调灰度图像、恒定灰度图像对应的半色调图像；利用损失函数分别计算连续调灰度图像和恒定灰度图像与其对应的半色调图像之间的距离，对残差网络的参数进行迭代优化； 深度可微分半色调模型完成训练后，将其中的Gumbel-Softmax模块替换为argmax函数，得到目标深度可微分半色调模型； 利用目标深度可微分半色调模型对连续调图像进行半色调。
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