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龙图腾网获悉展讯半导体(南京)有限公司申请的专利图像去噪模型的建立、处理方法、系统、设备和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：CN114677309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210365404.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权图像去噪模型的建立、处理方法、系统、设备和介质是由陈志颖;马文涛;张兰兰设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去噪模型的建立、处理方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像去噪模型的建立、处理方法、系统、设备和介质，该方法包括：构建异步网络；同步主网络的与子网络的网络参数；得到当前训练轮次下预设图像去噪算法的新的调试参数；确定原始噪声图像经过当前训练轮次去噪后的图像纹理损失参数；获取当前训练轮次下子网络对应的累计梯度参数；采用子网络对应的累计梯度参数更新得到新的主网络参数，并执行下一个训练轮次，直至训练轮次达到预设迭代轮次，以训练得到图像去噪模型。本发明中通过构建异步策略梯度模型，提出图像噪声自动化去除技术，有效提高了图像噪声去除处理的精度与效率；且能够自适应不同的调试环境，进而在图像噪声去除环节上有效地节省了时间和人力成本。

本发明授权图像去噪模型的建立、处理方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种图像去噪模型的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括： 构建异步网络； 其中，所述异步网络包括主网络和若干子网络，所述主网络和所述子网络中部署相同的预设策略梯度模型； 对于第一个训练轮次，采用所述主网络的主网络参数同步所述子网络的子网络参数； 将预设图像去噪算法中可修改的调试参数输入至所述预设策略梯度模型，以得到当前训练轮次对应的新的调试参数； 每个所述训练轮次对应若干训练时刻； 对于每个所述训练轮次，所述将预设图像去噪算法中可修改的调试参数输入至所述预设策略梯度模型，以得到当前训练轮次对应的新的调试参数的步骤，包括： 获取上一个训练时刻下所述预设图像去噪算法中可修改的调试参数并输入至所述预设策略梯度模型，以输出当前训练时刻下对应的新的调试参数，以作为下一个训练时刻对应的可修改的调试参数；其中，第一个训练时刻对应初始化的调试参数； 在当前训练时刻达到所述训练轮次对应的预设迭代时刻时，则将当前训练时刻下所述预设图像去噪算法中可修改的调试参数作为当前训练轮次对应的新的调试参数； 基于所述新的调试参数，确定原始噪声图像经过当前训练轮次去噪后的图像纹理损失参数； 基于所述图像纹理损失参数，获取所述当前训练轮次下所述子网络对应的累计梯度参数； 通过所述主网络获取所述累计梯度参数，采用所述子网络对应的所述累计梯度参数更新得到新的主网络参数，并执行下一个训练轮次，重新执行所述将预设图像去噪算法中可修改的调试参数输入至所述预设策略梯度模型的步骤，直至所述训练轮次达到预设迭代轮次，以训练得到所述图像去噪模型。

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