四川省特种设备检验研究院王平杰获国家专利权
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龙图腾网获悉四川省特种设备检验研究院申请的专利基于特征融合和注意力机制的深度学习去噪模型及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：CN120894557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511429728.0，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权基于特征融合和注意力机制的深度学习去噪模型及方法是由王平杰;干兵;颜家伟;李波;吴晨辉;杨亮;陈禧然设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征融合和注意力机制的深度学习去噪模型及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像去噪领域，涉及基于特征融合和注意力机制的深度学习去噪模型及方法，包括第一特征融合模块，用于对输入的噪声图像提取第一普通特征和第一注意力特征，并将提取的第一普通特征与第一注意力特征进行融合得到第一融合特征；VGGB模块；第二特征融合模块；扩张卷积模块，用于对第二融合特征进行时空预测的优化得到优化感受野特征；注意力机制模块，用于通过注意力机制提炼优化感受野特征中图像局部信息得到注意力特征图；残差模块。本发明通过第一特征融合模块、VGGB模块、第二特征融合模块、扩张卷积模块、注意力机制模块和残差模块组成去噪模型，解决了图像去噪丢失图像局部信息使得图像去噪效果不佳导致图像质量低的问题。
本发明授权基于特征融合和注意力机制的深度学习去噪模型及方法在权利要求书中公布了：1.基于特征融合和注意力机制的深度学习去噪模型，其特征在于，包括： 第一特征融合模块，用于对输入的噪声图像提取第一普通特征和第一注意力特征，并将提取的第一普通特征与第一注意力特征进行融合得到第一融合特征； VGGB模块，用于从第一融合特征中逐层提取由浅到深的特征信息获得强化融合特征； 第二特征融合模块，用于对强化融合特征提取第二普通特征和第二注意力特征，并将提取的第二普通特征与第二注意力特征进行融合得到第二融合特征； 扩张卷积模块，用于对第二融合特征进行时空预测的优化得到优化感受野特征； 注意力机制模块，用于通过注意力机制提炼优化感受野特征中图像局部信息得到注意力特征图； 残差模块，用于将注意力特征图进行拟合得到噪声成分图，通过跳跃连接使用噪声图像减去噪声成分图得到干净图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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