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龙图腾网恭喜青岛科技大学申请的专利基于改进ISTA-Net++网络的侧扫声呐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：CN119251090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411784522.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于改进ISTA-Net++网络的侧扫声呐图像去噪方法是由杨星海;李婧雯;杨洪修;王景景设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进ISTA-Net++网络的侧扫声呐图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于改进ISTA‑Net++网络的侧扫声呐图像去噪方法。包括：（1）构建真实声呐数据集和模拟声呐数据集；（2）通过改进ISTA‑Net++网络中的DPMM模块，构建侧扫声呐图像去噪网络模型；改进后DPMM模块使用CoordConv卷积进行特征提取，使用残差注意力模块进行特征处理，所述残差注意力模块中引入边缘增强注意力模块来增强目标边缘；（3）采用Adam算法训练网络，获得训练后的侧扫声呐图像去噪网络模型；（4）将所述真实声呐数据集输入至训练后的侧扫声呐图像去噪网络模型，得到去噪后清晰的侧扫声呐图像。本发明提供的方法在去除噪声的同时，减少图像质量和边缘细节的损失。

本发明授权基于改进ISTA-Net++网络的侧扫声呐图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.基于改进ISTA-Net++网络的侧扫声呐图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建真实声呐数据集和模拟声呐数据集；2以模拟声呐数据集为输入，通过改进ISTA-Net++网络中的DPMM模块，构建侧扫声呐图像去噪网络模型；改进后DPMM模块使用CoordConv卷积进行特征提取，使用残差注意力模块进行特征处理，在所述残差注意力模块中引入边缘增强注意力模块来增强目标边缘；3采用Adam算法训练网络，获得训练后的侧扫声呐图像去噪网络模型；4将所述真实声呐数据集输入至训练后的侧扫声呐图像去噪网络模型，得到去噪后清晰的侧扫声呐图像；步骤2中，使用CoordConv卷积进行特征提取，CoordConv卷积将坐标信息与输入特征图拼接在一起；整个过程由两个步骤组成，第一步将输入数据与包含坐标信息的额外通道连接起来，构成组合数据；第二步则是通过卷积层对所述组合数据进行卷积；将垂直坐标通道添加到像素输入通道中，使提取到的特征具有非均匀噪声属性；步骤2中，改进后DPMM模块采用两个连续的残差注意力模块，每一个残差注意力模块都包含两个膨胀卷积层、两个连续的3×3卷积层以及一个边缘增强注意力模块；步骤2中，边缘增强注意力模块使用IRNN来处理二维声呐图像数据；使用四个IRNN来增强单点特征，四个IRNN代表四个基本方向：上、下、左、右；令hi,j为输入特征图中位置i,j处像素的值，fi,j表示IRNN传播后对应的输出，更新过程表示为：fi,j＝maxαrightfi,j-1+hi,j,0；其中，αright表示IRNN对应方向的权重系数，fi,j表示IRNN传播后对应的输出；fi,j-1表示前一个位置的输出值；hi,j为输入特征图中位置i,j处像素的值；IRNN的权重系数被初始化为单位矩阵并通过训练进行更新；所述边缘增强注意力模块首先对输入特征图进行1×1卷积，完成IRNN输入层到隐藏层的数据变换；然后在四个独立方向上使用4个IRNN来获取相应的上下文特征，并通过Concat操作将结果融合成特征图。

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