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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于双通道特征的图像气泡噪声去除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：CN120219230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510694344.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于双通道特征的图像气泡噪声去除方法及系统是由彭阳;姚慎;陈杨;周怀春;田鑫设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双通道特征的图像气泡噪声去除方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于双通道特征的图像气泡噪声去除方法及系统，涉及图像处理技术领域，构建改进神经网络模型，其中的双通道包括用于提取与图像识别相关的颜色特征的第一通道，用于提取气泡干扰特征的第二通道；用于将气泡干扰特征和与图像识别相关的颜色特征进行叠加后再提取的特征处理单元；获取没有干扰且带有浓度标注的图片和部分带有气泡的图片，作为无干扰图像和含气泡干扰图像，对改进神经网络模型进行训练和测试，获得训练后的改进神经网络模型；获取待处理的图像输入至训练后的改进神经网络模型中，经过卷积掩码等处理，去除气泡噪声，并通过卷积后展开为向量形式，利用最后的输出节点为1，实现输出所输入图像目标识别的结果。

本发明授权一种基于双通道特征的图像气泡噪声去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道特征的图像气泡噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于CNN的改进神经网络模型，包括第一通道、第二通道、多个依次连接的特征处理单元、掩码模块和全连接层；所述第一通道用于提取与图像识别相关的颜色特征，所述第二通道用于提取图像的气泡干扰特征；所述特征处理单元包括四个卷积层和特征叠加提取模块，所述特征叠加提取模块用于将气泡干扰特征和与图像识别相关的颜色特征进行叠加后再提取；所述掩码模块用于对特征处理单元的输出进行掩码处理，全连接层用于处理掩码后的特征展开，并输出目标识别结果； 获取没有干扰且带有标注信息的图片和部分带有气泡的图片，作为无干扰图像和含气泡干扰图像，构建训练集，分别输入至第一通道和第二通道中，对所述改进神经网络模型进行训练，获得训练后的改进神经网络模型； 获取待处理的图像输入训练后的改进神经网络模型，输出对应的目标识别结果； 所述获取待处理的图像输入训练后的改进神经网络模型，输出对应的目标识别结果，包括以下步骤： 将待处理的图像输入所述改进神经网络模型中，获得与图像识别相关的颜色特征和气泡干扰特征； 将所述与图像识别相关的颜色特征和提取气泡干扰特征输入多个依次连接所述特征处理单元进行特征提取，其中： 每个所述特征处理单元中，利用四个卷积层对输入依次进行卷积处理，采用滤波器对卷积后的输入提取特征，获得再提取的卷积输入特征，将所述再提取的卷积输入特征通过元素相加，获得叠加特征后再提取特征，获得中间加强气泡干扰特征； 根据所述中间加强气泡干扰特征，生成与所述气泡干扰特征大小相同的低值矩阵； 将生成的低值矩阵覆盖至所述气泡干扰特征，进行掩码处理，获得掩码后的特征，所述掩码后的特征和与图像识别相关的颜色特征进行叠加特征处理，去除气泡噪声，获得去除气泡噪声结果； 利用全连接层将所述去除气泡噪声结果展开为向量形式，并将所述全连接层的输出节点设为1，输出对应的目标识别结果。

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