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龙图腾网恭喜豪威科技(武汉)有限公司申请的专利训练方法、图像去噪方法及可读存储介质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：CN113850323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111122246.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权训练方法、图像去噪方法及可读存储介质是由孙利虎;杨晓冬;苏文凯设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法、图像去噪方法及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种训练方法、图像去噪方法及可读存储介质。其中，所述训练方法包括：基于特征空间损失值、梯度损失值和正则项加权计算所述去噪模型的训练程度，其中，所述正则项用于表征图像的空间平滑性；基于所述训练程度判断所述去噪模型是否训练完毕。如此配置，以所述训练程度为标准进行模型训练，可以兼顾输出图像的特征、梯度和平滑度，从而解决现有技术中存在的去除噪声的同时会抹去很多图像原本具有的高频细节信息，导致图像过于平滑，甚至丢失关键内容的问题。

本发明授权训练方法、图像去噪方法及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练方法，其特征在于，所述训练方法应用于去噪模型，包括如下步骤：基于训练集训练所述去噪模型；基于所述去噪模型的预测图像和目标图像得到特征空间损失值；基于所述预测图像和所述目标图像得到梯度损失值；基于所述预测图像得到正则项，其中，所述正则项用于表征图像的空间平滑性；所述特征空间损失值、所述梯度损失值和所述正则项通过加权求和得到加权损失值；基于所述加权损失值得到所述去噪模型的训练程度；以及，若所述训练程度满足预设条件，则把所述去噪模型作为训练结果；否则，重新基于所述训练集训练所述去噪模型；基于所述去噪模型的预测图像和目标图像得到特征空间损失值的步骤，具体包括：基于空间特征网络得到所述预测图像的第一空间特征谱；基于所述空间特征网络得到所述目标图像的第二空间特征谱；以及，计算所述第一空间特征谱与所述第二空间特征谱的平均绝对误差，得到所述特征空间损失值；所述空间特征网络包含预设层数的卷积层，所述预设层数大于1；所述空间特征网络基于平均绝对误差损失训练得到；基于空间特征网络得到所述预测图像的第一空间特征谱的步骤包括：所述预测图像输入所述空间特征网络；以及，基于所述空间特征网络的第一层卷积层的输出结果融合得到所述第一空间特征谱；基于所述空间特征网络得到所述目标图像的第二空间特征谱的步骤包括：所述目标图像输入所述空间特征网络；以及，基于所述空间特征网络的第一层卷积层的输出结果融合得到所述第二空间特征谱；所述空间特征网络自身的总输出是在最后一层卷积层的输出基础上进行计算得到的，而在计算第一空间特征谱或第二空间特征谱时，仅使用所述空间特征网络的第一层卷积层的输出；所述空间特征网络包含三层卷积层，其中，每层所述卷积层包含10维特征谱。

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