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龙图腾网获悉浙江中烟工业有限责任公司申请的专利增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统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：CN116433521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310401159.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统是由单宇翔;高扬华;郁钢设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统，所述方法包括：获取真实图像数据集和合成图像数据集；将原图像交替输入噪声估计网络，输出噪声估计图；对原图像和噪声估计图进行拼接；将拼接后图像输入非盲去噪网络中，输出去噪后的图像，非盲去噪网络采用U‑Net架构，包括若干卷积层、两个双线性插值上采样层和两个IndexNet模块。本发明的增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统，通过减少去噪过程中图像边缘信息的丢失来提高后续图像处理或检测的效果，利用CBDNet的非盲去噪网络的方式来保留更多的图像纹理特征，同时降低噪声估计网络高估噪声水平导致的过度去噪造成的影响。

本发明授权增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法，其特征在于，包括： 分别获取真实图像数据集和合成图像数据集； 将选自所述真实图像数据集和所述合成图像数据集中的原图像交替输入噪声估计网络，输出噪声估计图； 对所述原图像和所述噪声估计图进行拼接； 将拼接后的所述原图像和所述噪声估计图输入非盲去噪网络中，输出去噪后的图像，其中，所述非盲去噪网络采用U-Net架构，包括若干卷积层、两个双线性插值上采样层和两个IndexNet模块，所述非盲去噪网络包括5个卷积块、1个卷积层、2个平均池化层、两个双线性插值上采样层和两个IndexNet模块，其中，第一个卷积块由2个卷积层组成，第二个卷积块由3个卷积层组成，第三个卷积块由6个卷积层组成，第四个卷积块由3个卷积层组成，第五个卷积块由2个卷积层组成；第一个IndexNet模块添加在第一个卷积块之后，用于指导第一个平均池化层和第二个双线性插值上采样层，第二个IndexNet模块添加在第二个卷积块之后，用于指导第二个平均池化层和第一个双线性插值上采样层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江中烟工业有限责任公司，其通讯地址为：310024 浙江省杭州市建国南路288号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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