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龙图腾网恭喜联通(上海)产业互联网有限公司申请的专利一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算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：CN116739932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310722880.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算法是由张正卿;胡超;邬伟杰;黄家耀;赖盛鑫;朱力强设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像生成（ImageGeneration）技术领域，尤其为通过设计一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算法，其步骤具体如下：步骤S1，数据构建、数据预处理，步骤S2，Pixel‑ST主干网络构建，步骤S3，Pixel‑UNet网络整体架构和步骤S4，对输入的图像进行预处理，本发明针对现阶段图像去噪算法的缺陷以及Transformer技术的成功应用，提供一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算法，在Swin‑Transformer的特征提取模块加入掩码实现自监督特征提取，同时在UNet的启发下，选取不同像素P进行特征的编码和解码，且每个像素P的编解码输入是独立的，最终融合多维度的特征，得到最终去噪的图像，并且在开源数据集上中位于前列位置。

本发明授权一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算法在权利要求书中公布了：1.一种基于盲点自监督的图像去噪深度学习算法，包括以下步骤：步骤S1，数据构建、数据预处理：图像去噪算法的开源数据集主要是BSD68Dataset、ImageNetDataset和sRGBDataset，如需在自己的数据集上进行训练，需要将数据格式准备为与上述几个数据集一致；步骤S2，Pixel-ST主干网络构建：图像特征提取的网络为改进的Swin-Transformer，记为Pixel-ST，对输入的图像经过线性映射，得到图像特征的查询、键、值，根据像素P的大小对查询、键、值进行洗牌分割操作，再对查询进行归一化操作，接下来，对输入的注意力矩阵的对角线进行掩码处理，使得每个像素不关注自身的值，在下一阶段注意力矩阵计算过程中，每个像素都访问不到上一级对应像素的状态，以达到自监督的目的；掩码特征提取后对查询、键、值进行拼接，并将查询的原始值进行跨连接融合操作，最后层的正则化以及多层感知机的融合得到Pixel-ST特征提取结果；步骤S3，Pixel-UNet网络整体架构：整体网络架构设计遵循UNet网络结构，是一个全局跳跃连接思想，设定像素PP=1,2,4,6，由此网络设计为四个Pixel-ST特征编码器和三个Pixel-ST解码器组成，其中像素为1是在像素级图像上操作，其他像素P是对图像进行下采样的操作，为了满足盲点特性，不同像素大小特征提取块的键、值输入大小都为固定的输入数据值；步骤S4，对输入的图像进行预处理，利用高斯噪声或者泊松噪声生成带有噪声的图像，输入到UNet范式的网络架构中，经过线性映射，得到图像特征的查询、键、值，经过掩码自监督特征提取以及盲点式多维度特征融合，得到最终去噪的图像。

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