专利名称：一种加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法及系统      申请号：2020108972420     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：水下成像 海洋探测 图像处理 图像去噪   相似专利 发布日：2024/09/29  
摘要： 本发明公开了一种加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法及系统，包括：数字微反射镜DMD；可调光源；第一会聚透镜，安装在可调光源的前方；投影透镜，安装在数字微反射镜DMD的前方；第二会聚透镜，用于采集从目标物反射回来的光；光强探测器，处于第二会聚透镜的焦点处；计算机。该加权核范数最小化的水下计算鬼成像图像去噪方法及系统，易于实现和安装、成本低廉、操作和控制方便。通过采用加权核范数最小化图像去噪方法，可以去除水下背向散射光产生的噪声，提高成像质量。同时，由于采用可调光源，可以根据成像距离调节光源亮度，扩大成像范围，实用性更强。本发明实施例有利于水下成像及计算鬼成像技术的应用研究。

专利名称：一种基于混合鲁棒权重和方法噪声的图像去噪方法      申请号：2018103381304     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：智能信息处理 图像降噪 计算机视觉 影像分析 图像去噪   相似专利 发布日：2024/10/24  
摘要： 本发明提供了一种基于混合鲁棒权重和方法噪声的图像去噪方法，属于智能信息处理技术领域，主要解决传统NLM算法难以有效维持噪声抑制与细节保持之间的平衡的问题。该方法首先采用一种改进的混合鲁棒权重函数来计算图像块的相似性权重；再利用预去噪后的图像构造出方法噪声，并与两级去噪框架相结合；最后将提出的混合鲁棒权重函数和方法噪声应用到两级非局部均值去噪方法中。本发明方法能够在抑制噪声的同时，有效地保留图像中的结构细节信息，具有更优的去噪性能。

专利名称：基于多尺度卷积组与并行的卷积神经网络图像去噪方法      申请号：2019107053820     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 音视频 网络传输 去噪 卷积神经网络 图像去噪   相似专利 发布日：2022/10/26  
摘要： 本发明公开了基于多尺度卷积组与并行的卷积神经网络图像去噪方法，具体为：步骤1、准备训练集，选择合适的数据集作为训练集中的原始图像，并对其进行预处理操作，采用高斯白噪声模拟真实噪声并加入到原始图像中，作为与之对应的噪声图像；步骤2、构建网络模型，结合多尺度卷积组与并行的卷积网络方式搭建网络模型；步骤3、根据步骤2中所构建的网络模型设置网络的超参数、损失函数和优化算法；步骤4、进行网络训练，使用步骤2中的构建网络模型来分别训练单噪声训练集和多噪声训练集，来得到多个与训练集相对应的网络模型；步骤5、测试网络性能。该方法在消除噪声的同时可以保留更多的图像轮廓和纹理细节。