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龙图腾网恭喜中国长江三峡集团有限公司申请的专利噪声图像生成模型训练、去噪模型训练及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：CN117274086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202311213088.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权噪声图像生成模型训练、去噪模型训练及去噪方法是由李德龙;金和平;罗惠恒;吴文杰;王景晗;周超辉;张晓萌设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本噪声图像生成模型训练、去噪模型训练及去噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，提供了一种噪声图像生成模型训练、去噪模型训练及去噪方法。其中，噪声图像生成模型训练方法，包括：获取随机数据和实际噪声图像；将随机数据输入至第一生成器中，得到模拟噪声；将实际噪声图像输入至去噪器中，得到去噪图像；将模拟噪声和去噪图像输入至合成模块，得到合成噪声图像；将合成噪声图像和实际噪声图像输入至第一判别器中，得到第一判别结果；根据第一判别结果，对第一噪声图像生成模型中的第一生成器、去噪器和第一判别器进行训练，得到第二噪声图像生成模型，第二噪声图像生成模型用于合成噪声图像。通过本发明，生成N2N模型中的训练噪声图像，增强去噪效果。

本发明授权噪声图像生成模型训练、去噪模型训练及去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种噪声图像生成模型训练方法，其特征在于，第一噪声图像生成模型包括第一生成器、去噪器、第一判别器和合成模块，所述方法包括：获取随机数据和实际噪声图像；将所述随机数据输入至所述第一生成器中，得到模拟噪声；将所述实际噪声图像输入至所述去噪器中，得到去噪图像；将所述模拟噪声和所述去噪图像输入至所述合成模块，得到合成噪声图像；将所述合成噪声图像和所述实际噪声图像输入至所述第一判别器中，得到第一判别结果；根据所述第一判别结果，对所述第一噪声图像生成模型中的第一生成器、去噪器和第一判别器进行训练，得到第二噪声图像生成模型，所述第二噪声图像生成模型用于合成噪声图像；所述去噪器包括至少一个反转瓶颈块，所述反转瓶颈块中包括可塑卷积层，所述可塑卷积层包括深度可分离卷积层，所述将所述实际噪声图像输入至所述去噪器中，得到去噪图像，包括：根据所述实际噪声图像和所述深度可分离卷积层，得到第一特征图；根据所述第一特征图和所述实际噪声图像，得到所述去噪图像；所述可塑卷积层中还包括池化层、预测器网络、上采样层和动态卷积层，所述根据所述实际噪声图像和所述深度可分离卷积层，得到第一特征图，包括：对所述实际噪声图像进行混洗操作，得到操作后的实际噪声图像；将所述操作后的实际噪声图像输入至所述池化层，得到第二特征图；将所述第二特征图输入至所述预测器网络，得到第三特征图；将所述第三特征图输入至所述深度可分离卷积层，得到多个第一滤波器；将各所述第一滤波器输入至所述上采样层，得到多个第二滤波器；将各所述第二滤波器和所述操作后的实际噪声图像输入至所述动态卷积层，得到所述第一特征图。

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