[发明专利]一种基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪方法有效

专利信息
申请号: 202110044977.3 申请日: 2021-01-13
公开(公告)号: CN112819705B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 王霞;王天一;侯兴松 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/10;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 姚咏华
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪方法。主要包含以下步骤:1)利用图像生成网络和真实噪声拟合方法制作数据集;2)构建基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪网络模型;3)联合第一步制作的额外数据集与第二步的真实去噪网络模型进行分阶段训练;4)将待去噪测试集输入网络得到去噪结果图像。相比于很多传统方法或者深度学习算法,本方法主要在真实去噪上进行提升,通过拟合生成额外的真实噪声数据集,并结合网状结构与长距离相关性的深度学习网络模型,使得在真实去噪能力有了明显提升,比如常用的指标如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)。
搜索关键词: 一种 基于 网状结构 长距离 相关性 真实 图像 方法
【主权项】:
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