南京大学岳涛获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于深度学习的去噪色调映射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：CN115619682B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211375364.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于深度学习的去噪色调映射方法及装置是由岳涛;刘汉樵;陈鑫;胡雪梅设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的去噪色调映射方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的去噪色调映射方法及装置。该方法包括以下步骤：S1，标定相机噪声参数；S2，搭建去噪色调映射网络模型；S3，将训练集中的高动态图像分解为一系列不同曝光的低动态图像并分别加入噪声，重新合成带噪高动态图像，对所述带噪高动态图像进行预处理后作为所述去噪色调映射网络的输入；S4，使用结构损失函数和感知损失函数，通过反向传播对去噪色调映射网络进行训练，直到网络收敛。本发明可以端对端地实现去噪色调映射，直接将带噪高动态图像转换为高质量的去噪色调映射图像，有效地解决高动态图像噪声分布不均匀的问题。
本发明授权基于深度学习的去噪色调映射方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的去噪色调映射方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，标定相机噪声参数； S2，搭建去噪色调映射网络模型；所述去噪色调映射网络包括编码器网络、空间自适应去噪模块和解码器网络；首先使用卷积层提取图像特征，然后经过由一组下采样层组成的编码器网络，用于学习输入高动态图像的深度特征，并将其反馈给空间自适应去噪模块以去除非均匀分布的噪声；最后，将空间自适应去噪模块的输出结果输入由一系列上采样层组成的解码器网络，并将其融合到最后的解码层中，生成色调映射图像； S3，将训练集中的高动态图像分解为一系列不同曝光的低动态图像并分别加入噪声，重新合成带噪高动态图像，对所述带噪高动态图像进行预处理后作为所述去噪色调映射网络的输入； S4，使用结构损失函数和感知损失函数，通过反向传播对去噪色调映射网络进行训练，直到网络收敛。
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