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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利一种基于MSAF-DT的D-NeRF图像降噪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：CN119295342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411838558.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于MSAF-DT的D-NeRF图像降噪方法及系统是由徐骞;徐文轩;黄萌设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MSAF-DT的D-NeRF图像降噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像降噪技术领域，尤其是涉及一种基于MSAF‑DT的D‑NeRF图像降噪方法及系统。方法包括基于D‑NeRF模型对获取的图像数据集进行处理，生成RGB图像；基于MSAF‑DT方法对RGB图像进行特征提取；基于BatchNorm对提取的特征进行特征融合；基于Transformer对适配后的特征进行图像降噪；对降噪后的图像数据进行维度转换；本发明通过结合多尺度融合注意力机制（MSAF）与基于Transformer的去噪模块（DenoiseTransformer），显著提升了D‑NeRF稀疏视图图像的降噪质量和处理效率。

本发明授权一种基于MSAF-DT的D-NeRF图像降噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MSAF-DT的D-NeRF图像降噪方法，其特征在于，包括：获取图像数据集；基于D-NeRF模型对获取的图像数据集进行处理，生成RGB图像；基于MSAF-DT方法对RGB图像进行图像降噪，具体为，输入所述RGB图像数据，通过两个卷积层Conv1和Conv2提取初步特征后进入特征增强模块；特征增强模块由多个子模块组成，包括局部注意力模块、多尺度上下文注意力模块以及全局注意力模块；经过特征增强模块提取的多尺度特征向量被传递到特征适配器，用于对多种特征进行重新整合和调整，使其适配后续Transformer模块的处理需求；特征适配器输出的优化特征输入到DenoiseTransformer模块，DenoiseTransformer由多个TransformerBlock堆叠而成，每个块通过多头自注意力机制和前馈神经网络模块建模图像的全局上下文关系，捕捉稀疏采样导致的噪声特性，通过降噪逐步还原图像的细节信息；经过DenoiseTransformer处理后的特征被传递至图像重构模块，还原出经过降噪优化的高质量图像；其中图像重构模块包括，对DenoiseTransformer处理后的图像数据进行维度转换，通过置换操作将维度顺序从H×W，B，C恢复为B，C，H×W；然后将H×W维度拆分回H和W，恢复特征图的空间结构，最终得到的特征图形状为B，C，H，W；输出降噪后的图像，其中B是批大小，C是通道数，H是图像高度，W是图像宽度。

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