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龙图腾网恭喜北京理工大学;北京市遥感信息研究所申请的专利基于噪声迭代估计的自监督图像降噪增强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：CN117372262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202311094702.6，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于噪声迭代估计的自监督图像降噪增强方法及装置是由付莹;邹云昊;张一鸣;周颖;聂婧设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于噪声迭代估计的自监督图像降噪增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于噪声迭代估计的自监督图像降噪增强方法，包括，获取带噪图像，构建盲点预处理去噪网络；构建并基于盲点预处理去噪网络训练噪声估计网络，通过噪声估计网络生成成对带噪图像；利用成对带噪图训练深度所述盲点预处理去噪网络，得到深度去噪网络；对深度去噪网络和所述噪声估计网络进行迭代优化；使用训练好的深度去噪网络和噪声估计网络对真实带噪图像进行去噪与成像。本发明提出的方法能够通过仅使用单张带噪数据集，完成噪声参数估计和去噪网络的训练，解放了深度去噪网络对成对数据的强依赖性。

本发明授权基于噪声迭代估计的自监督图像降噪增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声迭代估计的自监督图像降噪增强方法，其特征在于，包括以下步骤：获取带噪图像，构建盲点预处理去噪网络；构建并基于所述盲点预处理去噪网络训练噪声估计网络，通过所述噪声估计网络生成成对带噪图像；利用成对带噪图训练深度所述盲点预处理去噪网络，得到深度去噪网络；对所述深度去噪网络和所述噪声估计网络进行迭代优化；使用训练好的深度去噪网络和噪声估计网络对真实带噪图像进行去噪与成像；所述构建盲点预处理去噪网络，包括：给定带噪图像y，通过掩码M随机选择y中10％的像素作为盲点；将所述盲点的掩码作用于带噪图像y，并作为输入送入去噪网络f·,θ，得到盲点网络输出 其中，θ为去噪网络的参数；采用L2损失函数训练盲点网络，盲点网络的损失函数表示为： 所述构建并基于所述盲点预处理去噪网络训练噪声估计网络，包括：使用所述盲点预处理去噪网络对带噪图像y进行去噪，得到当前阶段网络预测的干净图像： 将所述干净图像与带噪图像y同时输入噪声估计网络得到噪声参数图： 对干净信号x，在传感器采集的过程中所产生的信号n用异方差高斯分布表示： 其中，表示高斯分布，和分别表示与信号有关的方差系数和与信号无关的噪声方差；则噪声估计网络的输出Mnl为图像上每个像素的和值；使用Mnl并利用重参数化技巧重新生成两张合成的带噪图： 其中，zi表示标准正态分布采样的噪声，即i∈{1,2}，I表示单位矩阵。

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