达索系统公司A·魏因曼获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉达索系统公司申请的专利智能降噪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：CN114648451B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202111569959.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权智能降噪是由A·魏因曼;H·达默茨设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本智能降噪在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种用于学习用于估计由降噪器对光线跟踪的图像生成的降级的卷积神经网络CNN架构的机器学习的计算机实现的方法。该方法包括：提供数据集并且基于所提供的数据集来学习CNN架构。该学习包括：将由降噪器生成的图像和所提供的数据集的其对应的噪声图像作为输入，并且输出误差图。这形成了关于估计由降噪器对光线跟踪的图像生成的降级的改进的解决方案。
本发明授权智能降噪在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的机器学习方法，用于学习用于估计由降噪器对光线跟踪的图像生成的降级的卷积神经网络CNN架构，所述方法包括： -提供通过以下操作获得的数据集： •提供图像对，每个对包括参考图像和相应的经降噪图像，其中所述参考图像是蒙特卡洛渲染的光线追踪图像，所述相应的经降噪图像为将所述参考图像的对应噪声图像输入降噪器的结果； •对于每个图像对： ○将所述图像对提供给预先训练的CNN架构，所述预先训练的CNN架构类似于所学习的用于估计由降噪器对光线跟踪的图像生成的降级的CNN架构； ○计算所述经降噪图像的第一归一化特征与所述参考图像的第二归一化特征之间的差，所述第一归一化特征和所述第二归一化特征是所述预先训练的CNN架构的同一层的输出； ○计算表示所计算的差的误差图；以及 ○将所述相应的经降噪图像、所述误差图添加到所述数据集和所述参考图像的相应的噪声图像，所述噪声图像是已从中获得所述经降噪图像的图像； -基于所提供的数据集来学习所述CNN架构，所述学习包括：将由所述降噪器生成的图像和所述数据集中其对应的噪声图像作为输入，并且输出误差图。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人达索系统公司，其通讯地址为：法国韦利济－维拉库布莱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励