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龙图腾网恭喜岚图汽车科技有限公司申请的专利弱监督图像增强模型训练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：CN116664439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310649226.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权弱监督图像增强模型训练方法及装置是由张澳;朱玟谦;刘会凯设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本弱监督图像增强模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了弱监督图像增强模型训练方法及装置，涉及图像增强技术领域。本发明通过输入有标签图像对进行有监督训练，可以使弱监督图像增强模型自主提取有标签的受污染图像中的噪声，然后将有标签的受污染图像中的噪声加载到无标签的干净图像中进行弱监督训练，通过对弱监督图像增强模型进行训练可以显著提高弱监督图像增强模型的去噪性能。

本发明授权弱监督图像增强模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种弱监督图像增强模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一目标图像和所述第一目标图像对应的真值图像，所述第一目标图像为有标签的受污染图像；将所述第一目标图像输入弱监督图像增强模型进行增强，得到所述第一目标图像对应的第一二元掩膜和第一干净图像；利用所述第一目标图像和所述第一目标图像对应的真值图像对所述第一二元掩膜和所述第一干净图像进行有监督训练；获取第二目标图像，所述第二目标图像为无标签的干净图像；将所述第一二元掩膜应用于所述第一目标图像得到噪声图像，并将所述噪声图像与所述第二目标图像进行融合以得到融合图像；将所述融合图像输入所述弱监督图像增强模型进行增强，得到所述融合图像对应的第二二元掩膜和还原图像；利用所述第二目标图像和所述第一二元掩膜对所述第二二元掩膜和所述还原图像进行弱监督训练；所述利用所述第一目标图像和所述第一目标图像对应的真值图像对所述第一二元掩膜和所述第一干净图像进行有监督训练，包括： 为有监督训练损失函数，W、H、C分别为所述第一目标图像的长度、宽度和通道数，I为所述第一目标图像，gt为所述第一目标图像对应的真值图像，M为所述第一二元掩膜，为所述第一干净图像。

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