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龍圖騰網恭喜聯通(上海)產業互聯網有限公司申請的專利一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116739932B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310722880.2，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法是由張正卿;胡超;鄔偉杰;黃家耀;賴盛鑫;朱力強設計研發完成，并于2023-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像生成（ImageGeneration）技術領域，尤其為通過設計一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法，其步驟具體如下：步驟S1，數據構建、數據預處理，步驟S2，Pixel?ST主干網絡構建，步驟S3，Pixel?UNet網絡整體架構和步驟S4，對輸入的圖像進行預處理，本發明針對現階段圖像去噪算法的缺陷以及Transformer技術的成功應用，提供一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法，在Swin?Transformer的特征提取模塊加入掩碼實現自監督特征提取，同時在UNet的啟發下，選取不同像素P進行特征的編碼和解碼，且每個像素P的編解碼輸入是獨立的，最終融合多維度的特征，得到最終去噪的圖像，并且在開源數據集上中位于前列位置。

本發明授權一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法在權利要求書中公布了：1.一種基于盲點自監督的圖像去噪深度學習算法，包括以下步驟：步驟S1，數據構建、數據預處理：圖像去噪算法的開源數據集主要是BSD68Dataset、ImageNetDataset和sRGBDataset，如需在自己的數據集上進行訓練，需要將數據格式準備為與上述幾個數據集一致；步驟S2，Pixel-ST主干網絡構建：圖像特征提取的網絡為改進的Swin-Transformer，記為Pixel-ST，對輸入的圖像經過線性映射，得到圖像特征的查詢、鍵、值，根據像素P的大小對查詢、鍵、值進行洗牌分割操作，再對查詢進行歸一化操作，接下來，對輸入的注意力矩陣的對角線進行掩碼處理，使得每個像素不關注自身的值，在下一階段注意力矩陣計算過程中，每個像素都訪問不到上一級對應像素的狀態，以達到自監督的目的；掩碼特征提取后對查詢、鍵、值進行拼接，并將查詢的原始值進行跨連接融合操作，最后層的正則化以及多層感知機的融合得到Pixel-ST特征提取結果；步驟S3，Pixel-UNet網絡整體架構：整體網絡架構設計遵循UNet網絡結構，是一個全局跳躍連接思想，設定像素PP=1,2,4,6，由此網絡設計為四個Pixel-ST特征編碼器和三個Pixel-ST解碼器組成，其中像素為1是在像素級圖像上操作，其他像素P是對圖像進行下采樣的操作，為了滿足盲點特性，不同像素大小特征提取塊的鍵、值輸入大小都為固定的輸入數據值；步驟S4，對輸入的圖像進行預處理，利用高斯噪聲或者泊松噪聲生成帶有噪聲的圖像，輸入到UNet范式的網絡架構中，經過線性映射，得到圖像特征的查詢、鍵、值，經過掩碼自監督特征提取以及盲點式多維度特征融合，得到最終去噪的圖像。

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