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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种基于SRGAN模型的多尺度超声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：CN116777789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310790703.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于SRGAN模型的多尺度超声图像去噪方法是由甘建红;王莉萍设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SRGAN模型的多尺度超声图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SRGAN模型的多尺度超声图像去噪方法，属于图像处理技术领域，包括步骤：S1、采集超声图像，并构建超声图像数据集；S2、利用超声图像数据集构建并训练SRGAN模型；S3、基于训练好的SRGAN模型对待处理超声图像进行多尺度去噪，获得去噪后的超声图像。本发明方法获得的去噪图像保留了更加细微的特征，在抑制图像斑点噪声的同时增强对比度，特别是在重度噪声的情况下更具有稳定性；相较于传统方法取得了更好的去噪效果，对比度更强，结构细节更加明显，更有利于医生分析超声图像内容。

本发明授权一种基于SRGAN模型的多尺度超声图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SRGAN模型的多尺度超声图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集超声图像，并构建超声图像数据集； S2、利用超声图像数据集构建并训练SRGAN模型； S3、基于训练好的SRGAN模型对待处理超声图像进行多尺度去噪，获得去噪后的超声图像,具体为： S31、对待处理超声图像进行高斯高斯滤波后进行下采样处理分别得到第一~第三高斯金字塔图像； S32、对第三和第二高斯金字塔图像分别进行上采样处理，对应得到第二预测图和第一预测图； S33、对第二高斯金字塔图像和第二预测图，以及第一高斯金字塔图像和第一预测图之间分别进行差分运算，对应得到第二残差图像和第一残差图； S34、通过降噪模型对第三高斯金字塔图像G 3进行降噪处理，获得第三降噪图像R 3； S35、利用训练好的SRGAN模型使用2倍放大因子对第三降噪图像R 3进行重建，获得第二重建图像S 2； S36、根据第二重建图像S 2的同质区域和边界区域，计算第二权重； S37、根据，将第二重建图像S 2和第二残差图像D 2相加后通过降噪模型进行降噪处理，获得第二降噪图像R 2； S38、利用训练好的SRGAN模型使用2倍放大因子对第二降噪图像R 2进行重建，获得第一重建图像S 1； S39、根据第一重建图像S 1的同质区域和边界区域，计算第一权重； S310、根据，将第一重建图像S 1和第一残差图像D 1相加后通过降噪模型进行降噪处理，获得第一降噪图像R 1，作为多尺度去噪模型输出的去噪后的超声图像。

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