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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪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：CN115601552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211116513.X，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法是由胡浩丰;金慧烽;李校博;翟京生;刘贺东;程振洲设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法，使用非配对数据集训练一个适用于偏振图像去噪的生成对抗网络，以获得泛化性能强的偏振图像去噪模型，包括以下步骤：搭建生成对抗网络；生成对抗网络包括去噪生成器、噪声生成器、光强判别器、线性偏振度判别器和偏振角判别器，其中去噪生成器、噪声生成器均由浅层特征提取模块、残差密集模块和转换模块组成，光强判别器、线性偏振度判别器和偏振角判别器均由5层卷积层组成；构建损失函数并训练生成对抗网络，得到生成对抗网络偏振图像去噪模型；将真实偏振噪声图像输入至生成对抗网络偏振图像去噪模型中即能够实现无监督偏振图像去噪。

本发明授权一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的无监督偏振图像去噪方法，其特征在于，使用非配对数据集训练一个适用于偏振图像去噪的生成对抗网络，以获得泛化性能强的偏振图像去噪模型，包括以下步骤： S1.搭建生成对抗网络；生成对抗网络包括去噪生成器、噪声生成器、光强判别器、线性偏振度判别器和偏振角判别器，其中去噪生成器、噪声生成器均由浅层特征提取模块、残差密集模块和转换模块组成，光强判别器、线性偏振度判别器和偏振角判别器均由5层卷积层组成；去噪生成器用于将真实偏振噪声图像转换为生成偏振清晰图像，噪声生成器用于将生成偏振清晰图像转换为生成偏振噪声图像；光强判别器输出生成偏振清晰图像为真实图像的概率，线性偏振度判别器输出生成偏振清晰图像对应的线性偏振度图为真实图像的概率，偏振角判别器输出生成偏振清晰图像对应的偏振角图为真实图像的概率；所述光强判别器、偏振角判别器和线性偏振度判别器的输入均为真实偏振清晰图像和生成偏振清晰图像； S2.构建损失函数并训练生成对抗网络；损失函数包括生成器损失和判别器损失两个部分，其中生成器损失在生成对抗网络原有损失的基础上，引入了自适应权重以及偏振梯度损失；训练生成对抗网络时，使用非配对偏振图像数据集进行无监督地训练，同时使用构建的损失函数引导生成对抗网络，得到生成对抗网络； S3.将真实偏振噪声图像输入至生成对抗网络的去噪生成器中即能够实现无监督偏振图像去噪。

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