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龍圖騰網獲悉青島信芯微電子科技股份有限公司申請的專利圖像噪聲檢測方法、神經網絡模型的訓練方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114897834B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210522589.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權圖像噪聲檢測方法、神經網絡模型的訓練方法及裝置是由常河河;查林;白曉楠;胡青龍設計研發完成，并于2022-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像噪聲檢測方法、神經網絡模型的訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖像噪聲檢測方法、神經網絡模型的訓練方法及裝置，用以解決傳統圖像噪聲檢測方法無法處理現實圖像中存在的復雜噪聲問題。本申請提供的方法包括：根據訓練樣本集對神經網絡模型進行訓練，以獲得訓練好的神經網絡模型?；谟柧毢玫木W絡模型對待檢測圖像進行噪聲檢測，包括：獲取待檢測圖像，所述待檢測圖像包括多個子圖像區域；對所述多個子圖像區域分別進行特征提取，以得到所述多個子圖像區域分別對應的圖像特征向量；根據所述多個子圖像區域分別對應的圖像特征向量確定所述多個子圖像區域分別對應的壓縮噪聲程度。

本發明授權圖像噪聲檢測方法、神經網絡模型的訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括多個壓縮噪聲圖像以及每個壓縮噪聲圖像包括的多個子圖像區域分別對應的壓縮噪聲程度；第一壓縮噪聲圖像為所述多個壓縮噪聲圖像中的任一個；第一壓縮圖像包括N個子圖像區域，N為正整數，所述神經網絡模型包括編碼器網絡和全連接層；至少有兩個子圖像區域采用不同的壓縮算法進行壓縮得到的； 通過所述編碼器網絡對所述N個子圖像區域分別進行特征提取，以得到所述N個子圖像區域分別對應的圖像特征向量； 通過所述全連接層基于所述N個子圖像區域分別對應的圖像特征向量確定所述N個子圖像區域中的每子圖像區域分別對應到多個壓縮噪聲程度的產生概率，每個子圖像區域對應的壓縮噪聲程度為每個子圖像區域對應到多個壓縮噪聲程度的產生概率中最大產生概率對應的壓縮噪聲程度； 根據所述訓練樣本集包括的所述多個子圖像區域分別對應的壓縮噪聲程度與預測壓縮噪聲程度計算損失值； 根據所述損失值對所述神經網絡模型的網絡參數進行調整，以獲得訓練好的神經網絡模型。

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