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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于信息补偿的自监督图像去噪方法、装置、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：CN120163730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510324870.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于信息补偿的自监督图像去噪方法、装置、设备和介质是由范骏超;胡熙杰;肖斌;毕秀丽设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息补偿的自监督图像去噪方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于信息补偿的自监督图像去噪方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取待去噪图像，将其输入训练后的自监督图像去噪神经网络，得到干净图像；自监督去噪网络的训练过程包括：获取训练样本；对训练样本进行多尺度的像素重排列下采样操作，生成不同尺度的子图像；对其分别提取初始特征F0；将初始特征F0输入编码器，提取高层语义信息，经过解码器进行特征重建，得到干净图像；计算干净图像与训练样本之间的总损失，通过该总损失反向传播，优化网络参数。本发明可以明显提高图像去除噪声的质量。

本发明授权基于信息补偿的自监督图像去噪方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.基于信息补偿的自监督图像去噪方法，其特征在于，包括： 获取待去噪图像，将其输入训练后的自监督图像去噪神经网络，得到干净图像； 所述自监督去噪神经网络的训练过程包括： 获取训练样本，训练样本为有噪声的图像； 对训练样本进行多尺度的像素重排列下采样操作，生成不同尺度的子图像，所述不同尺度的子图像包括经主分支网络5倍数下采样所得到的子图像，经第一辅助分支网络2倍数下采样所得到的子图像，以及第二辅助分支网络1倍数下采样所得到的子图像； 对所述不同尺度的子图像分别提取初始特征F0； 将所分别提取的初始特征F0输入编码器，提取高层语义信息，经过解码器进行特征重建，得到干净图像； 计算干净图像与训练样本之间的总损失，通过该总损失反向传播，优化网络参数； 所述总损失Ltotal的损失函数计算公式为： 式中，LBSN表示深层特征重建损失，表示深层特征重建损失LAUX表示多尺度信息补偿损失，表示下采样倍数为5的网络分支输出特征，表示训练样本中的噪声图像，表示下采样倍数为2的网络分支输出特征，表示训练样本中的噪声图像，表示下采样倍数为2的辅助分支的动态权重系数，表示下采样倍数为1的辅助分支的动态权重系数，表示1倍数下采样的输出特征。

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