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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种双域异构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：CN120374438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510444153.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种双域异构图像去噪方法是由邓峰;孟凡磊;王帅超设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双域异构图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像去噪技术领域，并具体公开了一种双域异构图像去噪方法，包括：基于深度可分离卷积提取初步特征图；在层次化双驱编解码架构的浅层采用双域异构协同架构的编码器进行双域异构协同处理，通过层次化特征适配，浅层兼顾细节与局部结构、深层侧重全局语义，并计算资源动态分配，显著降低冗余计算负担；将处理后的图像频域信息和图像空间域信息进行拼接，基于跳跃连接在编码器和解码器之间的垂直条纹感知融合注意力机制模块，融合层次化处理后的各层特征并输出给解码器，获得去噪图像强化对垂直条纹噪声的敏感度，针对性抑制噪声区域。

本发明授权一种双域异构图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种双域异构图像去噪方法，其特征在于，包括： S1：基于深度可分离卷积提取输入图像的初步特征图； S2：采用层次化双驱编解码架构对初步特征进行层次化处理，获得多层特征包括： 在层次化双驱编解码架构的浅层采用双域异构协同架构的编码器进行双域异构协同处理，包括： 频域处理分支：利用频域自注意力模块通过深度可分离卷积，提取Q、K和V，并使用快速傅里叶变换将空间域特征变换到谱域； 通过谱带重组将频域元素分类到不同频段，并在不同频段之间分配不同的注意力权重，低频段的注意力减少，而高频段的注意力增强，获得频域注意力特征； 将频域注意力特征通过逆快速傅里叶变换转换回空间域，并通过卷积层输出空间特征； 利用频域增强前馈模块通过点卷积层增加通道维度，采用并行空洞卷积进行处理，再将两个分支的特征转换到频域，并分别通过可学习的权重和偏置变量增强谱域信息，并通过门控机制，利用较长范围的感受野的一个分支的激活输出充当另一个分支的门控单元，动态调整特征增强并进行特征融合，并基于1×1卷积输出获得处理后的图像频域信息； 空间域处理分支：视觉状态空间模块将二维特征沿四个对角线方向扫描生成四个方向的1D序列，再对每个方向的1D序列应用离散状态空间方程，获得四个方向的结果； 将四个方向的结果通过求和操作合并，再通过reshape操作恢复二维结构，再利用卷积增强前馈网络增强局部特征的交互能力，并且抑制通道冗余信息，获得处理后的图像空间域信息； 在层次化双驱编解码架构的深层切换为TBlock，采用多头转置注意力机制与深度空间增强前馈网络进行全局上下文建模与局部特征增强； S3：将处理后的图像频域信息和图像空间域信息进行concat拼接，获得层次化处理后的各层特征； S4：基于跳跃连接在编码器和解码器之间的垂直条纹感知融合注意力机制模块，融合层次化处理后的各层特征并输出给解码器，获得去噪图像。

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