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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种基于Jacobian动态逼近的图像去噪方法及装置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：CN114445305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210242354.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于Jacobian动态逼近的图像去噪方法及装置是由姚超;班晓娟;王笑琨设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Jacobian动态逼近的图像去噪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Jacobian动态逼近的图像去噪方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取待去噪的图像；将待去噪的图像输入到图像去噪网络的浅层特征提取单元，得到浅层特征图像；将浅层特征图像输入到图像去噪网络的去噪单元，得到去噪后的图像；将去噪后的图像输入到图像去噪网络的双注意力单元，得到最终的去噪图像。本发明构建了端到端的基于Jacobian动态逼近的图像去噪网络，并设计了基于Jacobian矩阵的常微分方程求解模块实现神经网络的前向求导。本发明能够成功应用于合成噪声、真实噪声的图像去噪，相较于经典的图像去噪方法，能够在重建图像的主、客观质量方面均取得明显的去噪性能提升。

本发明授权一种基于Jacobian动态逼近的图像去噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Jacobian动态逼近的图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待去噪的图像；S2、将所述待去噪的图像输入到图像去噪网络的浅层特征提取单元，得到浅层特征图像；S3、将所述浅层特征图像输入到图像去噪网络的去噪单元，得到去噪后的图像；S4、将所述去噪后的图像输入到图像去噪网络的双注意力单元，得到最终的去噪图像；所述S3中的去噪单元包括多个雅克比Jacobian块；将所述浅层特征图像输入到图像去噪网络的去噪单元，得到去噪后的图像包括：S31、令k＝1；S32、将所述浅层特征图像y0输入到去噪单元第k个Jacobian块中，得到去噪后的图像yk；S33、将去噪后的图像yk输入到去噪单元的第k+1个Jacobian块中，得到去噪后的图像yk+1；S34、令k＝k+1；重复上述步骤S33，达到预设迭代次数，输出去噪后的图像yk+1。

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