买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利图像数据去噪补全方法、装置、设备及介质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：CN117132498B 。

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：202311104885.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像数据去噪补全方法、装置、设备及介质是由周郭许;黄镇浩;邱育宁;陈欣琪设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像数据去噪补全方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像数据去噪补全方法、装置、设备及介质，方法包括：基于统一张量网络模型根据待去噪补全图像数据相对应的可观测条目的指示集捕获待去噪补全图像数据的低秩属性，将待去噪补全图像数据分解成多个环因子张量以及一个核心因子张量；构建统一张量网络模型中的最小化模型，基于近端交替最小化算法对最小化模型中的每个环因子张量以及核心因子张量进行更新，以不断迭代统一张量网络模型，直至统一张量网络模型达到收敛状态；将待去噪补全图像数据输入至达到收敛状态的统一张量网络模型，确定所述待去噪补全图像数据相对应的已去噪补全图像数据，以完成图像数据的去噪补全。本申请能够较好地保留图像的细节信息以及提升图像恢复的质量。

本发明授权图像数据去噪补全方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像数据去噪补全方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待去噪补全图像数据，根据所述待去噪补全图像数据确定其相对应的可观测条目的指示集； 基于统一张量网络模型根据所述待去噪补全图像数据相对应的可观测条目的指示集捕获所述待去噪补全图像数据的低秩属性，将所述待去噪补全图像数据分解成多个环因子张量以及一个核心因子张量，其中，所述统一张量网络模型为： 其中，所述为拟恢复的低秩张量；n∈[1,N]为统一张量网络模型的N+1阶环因子张量；是统一张量网络模型的N阶核心因子张量；R1,2,…,Rn-1,n,L1,…,LN是统一张量网络模型的秩； 构建所述统一张量网络模型中的最小化模型，基于近端交替最小化算法对所述最小化模型中的每个所述环因子张量以及所述核心因子张量进行更新，以不断迭代所述统一张量网络模型，直至所述统一张量网络模型达到收敛状态；其中，所述最小化模型为： 其中，是一个投影函数，用于保持可观测条目的指示集，同时将所有的其他值强制为零； 将所述待去噪补全图像数据输入至达到收敛状态的所述统一张量网络模型，确定所述待去噪补全图像数据相对应的已去噪补全图像数据，以完成图像数据的去噪补全。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。